AI támogatott manuális és automata szoftvertesztelés (AI-augmented QA engineering)
Nyolc hetes mentorált képzés arról, hogyan tehető gyorsabbá és hatékonyabbá a szoftvertesztelés mesterséges intelligenciával.
Mit fogsz tanulni?
8 hét alatt az ai-augmented qa szemlélettől a tesztautomatizáláson át a saját záróprojekt felépítéséig.
1 AI-augmented QA szemlélet és modern tesztelési folyamatok Bevezetés az AI szerepébe a szoftvertesztelésben és a modern QA-megközelítésekbe.
- AI szerepe a szoftvertesztelésben
- QA engineering feladatok AI-támogatással
- Manuális tesztelés, automatizált tesztelés és AI kapcsolata
- AI-eszközök lehetőségei és korlátai
- Tesztelői gondolkodás AI-környezetben
- Felelős AI-használat QA-folyamatokban
2 Követelmények elemzése és teszttervezés AI segítségével AI-val támogatott teszttervezési módszerek és követelményelemzési technikák.
- User story-k és acceptance criteriák elemzése
- Tesztötletek generálása AI-val
- Pozitív, negatív és edge case tesztek
- Kockázatalapú teszttervezés
- Exploratory testing AI-támogatással
- Tesztlefedettségi hiányok azonosítása
3 Prompt engineering QA-feladatokra Strukturált prompt-írás technikái QA-specifikus feladatokhoz.
- Prompt engineering alapok QA-környezetben
- Szerep, kontextus és output formátum megadása
- Tesztesetek generálása strukturált formában
- Bug reportok pontosítása
- Tesztadat-generálás
- AI-output validálása és javítása
4 Tesztautomatizálás AI segítségével AI-val támogatott tesztautomatizálás Playwright és Selenium eszközökkel.
- Tesztautomatizálási alapok áttekintése
- Playwright és Selenium szerepe modern QA-folyamatokban
- AI-val támogatott tesztkód-generálás
- Selectorok, assertionök és test flow-k
- Tesztkód refaktorálása AI-val
- Generált tesztek ellenőrzése és futtatása
5 API-tesztelés, tesztadatok és hibaanalízis API-tesztelési módszerek, tesztadatok generálása és hibaanalízis.
- API-tesztelési alapok
- Tesztadat-generálás AI-val
- JSON, request és response struktúrák elemzése
- Logok és hibaüzenetek értelmezése
- Bug reportok javítása
- Reprodukciós lépések strukturálása
6 Regressziós tesztelés és tesztkarbantartás AI-val Regressziós tesztelési stratégiák és teszkezelés AI-támogatással.
- Regressziós tesztelés szerepe
- Tesztpriorizálás változások alapján
- Flaky tesztek felismerése és kezelése
- Tesztesetek karbantartása
- AI-val támogatott refaktorálás
- Release előtti QA-checklisták
7 AI-eszközök beépítése QA-workflow-ba AI-eszközök szervezeti szintű integrációja és workflow-fejlesztés.
- AI használata QA-csapatban
- Git-alapú workflow-k és code review
- CI/CD kapcsolódási pontok
- Tesztelési dokumentáció automatizálása
- AI használati szabályok és kontrollpontok
- QA lead szintű bevezetési szempontok
8 Záróprojekt - AI-augmented QA workflow felépítése Saját projekt bemutatása és értékelése az egész kurzus tudásanyagából.
- Saját AI-augmented QA projekt megvalósítása
Kinek ajánlott?
- Manuális tesztelők, akik AI-val támogatott tesztelés és automatizálás felé lépnének
- Automatizált tesztelők és QA engineerek, akik hatékonyabban terveznének és karbantartanának teszteket
- Szoftverfejlesztők, akik AI segítségével gyorsabban készítenének teszteket
- QA leadek, engineering és test managerek, akik felelősen vezetnének be AI-eszközöket
- Product ownerek és projektvezetők, akik értenék az AI hatását a tesztelési stratégiára
Kinek nem ajánlott?
- Akik még semmilyen tesztelési tapasztalattal nem rendelkeznek — nekik előbb a Szoftvertesztelés alapjai képzést ajánljuk
- Akik AI modellek fejlesztését tanulnák a tesztelési alkalmazás helyett
- Akik kizárólag manuális tesztelésben maradnának, AI-eszközök nélkül
- Akik nem szoftveres termékeken dolgoznak
Miért érdemes belevágnod?
Nyolc hetes mentorált képzés, amely megtanítja, hogyan teheted gyorsabbá, pontosabbá és hatékonyabbá a szoftvertesztelést AI-eszközökkel. A kurzus a teljes QA-folyamatot lefedi: a prompt engineeringtől és a teszttervezéstől a Playwright és Selenium alapú automatizáláson át az API-tesztelésig, a regressziós tesztelésig és az AI-eszközök felelős, szervezeti szintű bevezetéséig. A képzés végére saját AI-augmented QA projektet készítesz.
- Munka mellett végezheted, rugalmas időbeosztással
- Gyakorlati projekteken keresztül, oktatói mentorálással
- LinkedIn profilodba beágyazható tanúsítvány
Ismerd meg oktatódat
Surányi Zsolt
SENIOR AI-AUGMENTED QA SZAKÉRTŐ ÉS TANÁCSADÓ
Több mint egy évtizedes tesztelési tapasztalattal a hátam mögött vezényeltem le egy nagybanki környezet MI-alapú transzformációját: a technológiai váltás mellett a szervezet szemléletmódját is az MI-asszisztált folyamatok irányába formáltam át.
Saját fejlesztésű MI-keretrendszerekkel dolgozom, amelyek manuális Jira ticketekből automatikusan generálnak teszteseteket, vagy meglévő automata keretrendszerekbe kódolják azokat.
Mik a képzés előkövetelményei?
A képzéshez tesztelési tapasztalat, alapszintű Git-ismeret és fejlesztői szemlélet szükséges, az AI-eszközök és programozási nyelvek ismerete pedig előnyt jelent.
Hogyan fogsz tanulni?
Amit otthon, távolról, rugalmasan tanulhatsz, miért kellene egy (virtuális) oktatóteremben hallgatnod?
Learn by doing megközelítés
Minden héten gyakorlófeladatokat oldasz meg, hogy a friss tudást azonnal alkalmazd.
Interaktív digitális tananyag
A tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át egy több mint 300.000 hallgató által használt platformon.
Folyamatos mentorálás
Visszajelzést kapsz az oktatótól a feltöltött projektjeidre, és bármikor kérdezhetsz írásban.
Kiscsoportos Discord közösség
Saját Discord csoport, ahol megoszthatod tapasztalataidat és partnereket találhatsz a gyakorláshoz.
Rugalmas időbeosztás
A tanfolyamot munka mellett is végezheted, saját időbeosztásod szerint.
Visszanézhető LIVE alkalmak
Az élő konzultációk visszanézhetők; kérdéseid előre is elküldheted.
Minőségbiztosított képzések
Képzéseink szakmai minőségbiztosítását az iparági vezető technológiai vállalatok és a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem végzi.
- Tanúsítványt kapsz, amelyet önéletrajzodhoz és LinkedIn profilodhoz csatolhatsz
- Bizonyítja, hogy elsajátítottad az adott ismereteket
- Segíti a szakmai előmeneteledet és karriered fejlődését
Jó társaságban leszel!
Már több mint 150 hazai és nemzetközi cég munkatársa képezte magát tovább nálunk.
Tudtad?
A munkáltatók 83%-a finanszírozza a munkatársak képzését, ne felejtsd el megkérdezni a tiédet!
Következő indulási dátum
Más időpont érdekel?
Add meg az e-mail címed, és szólunk, ha új időpontot hirdetünk meg.
Fizetési lehetőségek
Többféle fizetési lehetőséget biztosítunk, hogy a legmegfelelőbb opciót válaszd.
Online fizetés bankkártyával
Az OTP SimplePay az egyik legelterjedtebb online fizetési megoldás — gyors és biztonságos fizetési folyamatáról ismert.
Kamatmentes részletfizetés
Nem szeretnénk, ha a fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat több részletben, teljesen kamatmentesen is kifizetheted.
Fizetés banki átutalással, egy összegben
Ha online kártyás fizetés helyett banki átutalással szeretnél fizetni, az sem probléma — írj nekünk, és ebben is segítünk.
Készen állsz a jelentkezésre?
Jelentkezz most, és kezdd el a fejlődést!
Gyakran Ismételt Kérdések
Mely technológiákat fogjuk használni?
A kurzus a modern tesztelési eszközöket mutatja be, elsősorban a Playwrightet és a Seleniumot az end-to-end teszteléshez, AI-alapú munkafolyamatokkal kombinálva.
Szükséges programozási tudás?
Az alapvető fejlesztői szemlélet szükséges, de a tananyag lépésről lépésre vezet be az AI-val támogatott tesztkódgenerálásba. A Python vagy JavaScript alapszintű ismerete előnyt jelent, de nem feltétlenül kötelező.
Mennyire gyakorlatiasak a feladatok?
Hetente gyakorló feladatokat kapsz, amelyek keretében már menetközben konkrét QA-feladatokat valósítasz meg, a képzés végére pedig egy teljes, saját AI-augmented QA projektet készítesz.
Milyen garancia van a képzésre?
A képzés indulásától 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.
Tudok részletekben fizetni?
Igen, a részvételi díjat kamatmentesen, több részletben is fizetheted.