בדיקות תוכנה מתקדמות באמצעות בינה מלאכותית (AI)

הקורס כולל ארבע יחידות לימוד, אשר מכסות תחומים שונים בבדיקות, כמפורט להלן:

1. היכרות ראשונה עם הבינה המלאכותית:
   • מושגי היסוד: אינטליגנציה מלאכותית, מבחן TURING, למידת מכונה, למידה עמוקה, ומדעי הנתונים.
2.  AI עבור בדיקות ידניות של תוכנה:
   • תקציר העקרונות התיאורטיים והפרקטיים של בדיקות התוכנה הידניות.
   • כיצד AI יכולה לשפר את תהליכי הבדיקה הידניים:
     • יצירת ותיעדוף תסריטים ומקרי בדיקה באמצעות AI:
       שימוש מושכל ב-AI  בהתאם לסיכונים ולהשפעה.
     • חיזוי פגמים: חיזוי פגמים אפשריים באמצעות נתונים היסטוריים.
     • בדיקות חוקרות: שימוש מושכל ב-AI להכוונת בדיקות חוקרות.
3. AI עבור בדיקות פונקציונליות אוטומטיות של תוכנה:
   • תקציר העקרונות התיאורטיים והפרקטיים של בדיקות התוכנה האוטומטיות.
   • טכניקות בדיקה פונקציונלית מונעות על ידי: AI
     • אוטומציה של בדיקות עם :AI הבנת כיצד AI יכול להוביל פרויקטים של אוטומציה של בדיקות ממשק משתמש.
     • כלי אוטומציה של :AI חקירה בכלים שמשתמשים בלמידת מכונה להאצת יצירת מקרי בדיקה, ביצוע ותחזוקת בדיקות.
4. AI עבור בדיקות ביצועים ועומסים של תוכנה:
   • תקציר העקרונות התיאורטיים והפרקטיים של בדיקות ביצועים ועומסים.
   • התמקדות בנושאי ביצוע ועומס:
     • יצירת עומס עם :AI חקירה באופן שבו AI יכולה לסייע לדמות עומס משתמשים ריאליסטי.
     • יצירת ניסיונות API חכמים :המרת בדיקות ממשק משתמש לבדיקותAPI .

ניסוין רלוונטי בבדיקות תוכנה, או פיתוח, או תפקידים משיקים בתעשייה, או רקע הנדסי רלוונטי.