קורסים מקצועיים למתקדמים

בדיקות תוכנה

בדיקות תוכנה מתקדמות באמצעות בינה מלאכותית (AI)

מספר הקורס 5484

למה ללמוד בג'ון ברייס?
  • למידה חדשנית ודינמית עם כלים מתקדמים בשילוב סימולציות, תרגול וסביבות מעבדה
  • מגוון הכשרות טכנולוגיות עם תכנים המותאמים להתפתחות הטכנולוגית ולביקוש בתעשיית ההייטק
  • מובילים את תחום ההכשרות לעולם ההייטק והטכנולוגיה כבר 30 שנה, עם קהילה של עשרות אלפי בוגרים
  • אתם בוחרים איך ללמוד: פרונטאלית בכיתה, מרחוק ב- Live Class או בלמידה עצמית

המועדים הקרובים

calendar-1.svg 05/09/2024
קורס בוקר

ניתן לפתוח את הקורס בהתאמה אישית ומלאה לצרכי הארגון, במועדים ומערכי לימוד גמישים בשילוב תכנים ייעודים.

משך הקורס

שעות אקדמיות:

40

מספר מפגשים:

על הקורס בקצרה

בדיקות תוכנה מתוגברות AI (בינה מלאכותית) משלבות טכנולוגיות AI כמו למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית (NLP) וזיהוי תמונות, במטרה לשפר את תהליכי הבדיקה של יישומי תוכנה.

 

למה עכשיו?

עולם הטכנולוגיה מתפתח במהירות, ואפליקציות תוכנה רבות מפותחות כיום באמצעות AI.

בדיקות תוכנה ידניות מסורתיות אינן יעילות מספיק עבור קצב פיתוח מהיר זה.

מספר המשתמשים באפליקציות עולה, ומגביר את הצורך בבדיקות עומסים וביצועים יעילות.

מדוע הן הדבר הבא?

בדיקות מתוגברות AI מבטיחות זמינות ופעילות תקינה של אתרים ואפליקציות עם משתמשים רבים.

הן מאפשרות לבחון את מהירות תגובת המערכת, הביצועים והיישום של כל פעולה ופעולה.

הן חיוניות להתמודדות עם דרישות ביצועים ועומסים גבוהים.

מטרות הקורס

להקנות למשתתפים ידע תיאורטי ומעשי נרחב בתחום בדיקות תוכנה מתוגברות AI.

קהל היעד

מנהלים ובעלי תפקידים בפיתוח ובבדיקות תוכנה. אנשי QA בעלי רקע בבדיקות ידניות או אוטומטיות.

תכנית הלימודים

תכני הקורס

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 .
דרישות קדם

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

Schedule Appointment

Fill out the form below, and we will be in touch shortly.

לא הצלחנו לאתר את הטופס.

בודק...