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Temario del curso

Fundamentos de la ingeniería de pruebas impulsada por IA

  • Desafíos modernos de las pruebas y el papel de la IA
  • Principios y terminología de la generación de pruebas
  • Modelos de aprendizaje automático utilizados en la creación automatizada de pruebas

Transformación de requisitos y código en pruebas generadas por IA

  • Extracción de intencionalidad a partir de requisitos e historias de usuario
  • Uso de modelos de lenguaje para generar casos de prueba estructurados
  • Garantizar la determinación y reproducibilidad en pruebas generadas por IA

Generación automatizada de pruebas unitarias

  • Producción de pruebas unitarias a partir del contexto del código fuente
  • Generación de permutaciones de entrada y casos límite
  • Integración de las pruebas generadas con marcos comunes de pruebas unitarias

Creación asistida por IA de pruebas de integración y de extremo a extremo

  • Mapeo del comportamiento del sistema a flujos de prueba
  • Creación de rutas de integración mediante análisis impulsado por IA
  • Equilibrio entre supervisión humana y generación automatizada

Predicción de cobertura y modelado de riesgos

  • Uso de modelos de aprendizaje automático para identificar regiones de código poco probadas
  • Predicción de áreas de alto riesgo basándose en fallos históricos
  • Priorización de pruebas mediante predicciones de cobertura y riesgo

Aplicación de inteligencia de prueba basada en IA en CI/CD

  • Inserción de pasos de análisis de IA en las tuberías (pipelines)
  • Activación de selección dinámica de pruebas basada en puntuaciones de riesgo
  • Mantenimiento de un ciclo de retroalimentación para mejorar continuamente las predicciones

Validación, gobernanza y garantía de calidad

  • Evaluación de la fiabilidad de las pruebas generadas por IA
  • Gestión del sesgo y prevención de falsos positivos
  • Establecimiento de límites de seguridad para su uso en producción

Escalado de la generación de pruebas impulsada por IA entre equipos

  • Estrategias de adopción para organizaciones de QA y DevOps
  • Estandarización de flujos de trabajo y documentación
  • Impulso de la mejora continua mediante métricas y perspectivas

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de metodologías de pruebas de software
  • Experiencia con marcos de prueba automatizada
  • Familiaridad con conceptos de programación y tuberías de CI/CD

Público objetivo

  • Ingenieros de garantía de calidad (QA)
  • SDETs
  • Equipos de DevOps con responsabilidades de prueba
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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