AI+ Quality Assurance™ - eLearning (inclusief examen)
448,00 EUR
- 40 hours
De AI+ Quality Assurance certificering voorziet je van de vaardigheden en kennis om AI te integreren in QA-praktijken, wat innovatie en testefficiëntie bevordert. Gedurende het programma verken je hoe AI traditionele QA-processen transformeert, inclusief testplanning, uitvoering, defectvoorspelling en prestatietesten. Je bouwt een solide basis op in AI, machine learning, diep leren en natuurlijke taalverwerking, en leert deze technologieën toe te passen in verschillende QA-scenario's. Praktische oefeningen en casestudies uit de echte wereld zullen je helpen praktische vaardigheden te ontwikkelen in het automatiseren van testgevallen, het voorspellen van defecten en het benutten van door AI aangedreven QA-technieken.
Belangrijkste kenmerken
Taal
Cursus en materiaal in het Engels
Niveau
Gemiddeld niveau (Categorie: AI+ Technisch)
1 jaar platformtoegang
en Virtueel Praktijklab inbegrepen
40 uur aan videomateriaal & multimedia
Aanbeveling van 50 uur studietijd
Materiaal
Video, PDF-materiaal, audio-eBook, podcasts, quizzen en beoordelingen.
Examen
Online Proctor Exam met één gratis herkansing
Certificaat
Certificaat van voltooiing inbegrepen. Geldig voor 1 jaar
Gereedschappen die je zult beheersen
TensorFlow, SHAP, Amazon S3, AWS SageMaker
Over de cursus
AI-gestuurde kwaliteitsborging:
- Verhoog de efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid van testen met AI-gestuurde methoden.
- Praktijkervaring opdoen: Doe praktische ervaring op met geavanceerde AI-testtools en -technieken.
- Intelligente Automatisering: Optimaliseer defectdetectie en prestatietests door middel van slimme automatisering.
- Carrièreontwikkeling: Verhoog uw QA-expertise met een compleet, op de industrie gericht examenvoorbereidingspakket.
Deelnemers zullen ook deelnemen aan oefeningen die demonstreren hoe AI QA-workflows kan optimaliseren, besluitvorming kan verbeteren en de algehele testefficiëntie kan verhogen. De certificering omvat een afstudeerproject waarbij u een door AI aangedreven QA-oplossing zult ontwerpen en implementeren, waarbij u de kennis die gedurende de cursus is opgedaan toepast. Na afronding bent u voorbereid om AI te integreren in QA-processen, waardoor zowel de testsnelheid als de nauwkeurigheid toeneemt, terwijl de prestaties van de organisatie worden verhoogd.
Waarom Deze Certificering Belangrijk Is
Gebruik AI om projectrisico's te voorspellen en AI en machine learning in te zetten voor het automatiseren van tests, het voorspellen van defecten en het verbeteren van de prestaties en aanpassingen
Leerresultaten
Aan het einde van deze cursus zult u in staat zijn om:
QA Fundamentals
Leer essentiële QA-principes, testmethodologieën, tools en processen om de softwarekwaliteit te waarborgen.
Handmatig Testen
Ontwikkel vaardigheden in het creëren en uitvoeren van testcases, en het rapporteren van defecten om te verifiëren dat de software aan de vereisten voldoet.
Automatisch testen
Verkrijg vaardigheid in automatiseringstools zoals Selenium, Appium en TestNG, om de snelheid en nauwkeurigheid van testen te verbeteren.
Prestatietesten
Beheers tools zoals JMeter en LoadRunner om de prestaties van software onder verschillende omstandigheden te beoordelen.
Cursustijdlijn
Introductie tot kwaliteitsborging en AI
Les 1
- 1.1 Inleiding tot Kwaliteitsborging (QA) en AI
- 1.2 Inleiding tot AI in QA
- 1.3 QA-metrieken en KPI's
- 1.4 Gebruik van gegevens in QA
Basisprincipes van AI, ML en Deep Learning
Les 2
- 2.1 Fundamenten van AI
- 2.2 Basisprincipes van machine learning
- 2.3 Overzicht van diepgaand leren
- 2.4 Inleiding tot grote taalmodellen (LLMs)
Testautomatisering met AI
Les 3
- 3.1 Basisprincipes van testautomatisering
- 3.2 AI-gestuurde generatie van testgevallen
- 3.3 Hulpmiddelen voor AI Testautomatisering
- 3.4 Integratie in CI/CD-pijplijnen
AI voor defectvoorspelling en -preventie
Les 4
- 4.1 Technieken voor defectvoorspelling
- 4.2 Preventieve QA-praktijken
- 4.3 AI voor risicogebaseerd testen
- 4.4 Casestudy: Defectvermindering met AI
NLP voor QA
Les 5
- 5.1 Basisprincipes van NLP
- 5.2 NLP in QA
- 5.3 LLM's voor QA
- 5.4 Casestudy: Het gebruik van NLP voor bug triage
AI voor Prestatietesten
Les 6
- 6.1 Basisprincipes van prestatietesten
- 6.2 AI in Prestatietesten
- 6.3 Visualisatie van prestatie-indicatoren
- 6.4 Casestudy: AI bij Prestatietests van een Cloud App
AI in verkennend en beveiligingstesten
Les 7
- 7.1 Verkennend testen met AI
- 7.2 AI in beveiligingstests
- 7.3 Casestudy: Beveiligingstesten verbeteren met AI
Continue testen met AI
Les 8
- 8.1 Overzicht van Continue Testing
- 8.2 AI voor regressietesten
- 8.3 Gebruikssituatie: Risicogebaseerd Continu Testen
Geavanceerde QA-technieken met AI
Les 9
- 9.1 AI voor voorspellende analyses in QA
- 9.2 AI voor randgevallen
- 9.3 Toekomstige trends in AI + QA
Eindproject
Les 10
Wie zou zich moeten inschrijven voor dit programma?
QA-professionals: Streven naar het verbeteren van teststrategieën met behulp van AI-gestuurde tools en methoden.
Softwaretesters: Gericht op het verbeteren van foutdetectie en het automatiseren van testprocessen.
Ontwikkelaars: Geïnteresseerd in het integreren van AI in het softwareontwikkelingsproces voor verbeterde testefficiëntie.
Datawetenschappers: Willen AI en machine learning technieken toepassen op softwarekwaliteitsborging.
Tech Managers: Streven ernaar om bij te blijven met de industrietrends en teams te leiden in AI-gestuurde QA-praktijken.
Industriële Groei
Data-gedreven innovatie stimuleren in verschillende sectoren
- Marktgroei: De wereldwijde markt voor AI-gestuurde tests wordt naar verwachting vergroot van 856,7 miljoen USD in 2024 tot 3.824,0 miljoen USD in 2032, met een samengestelde jaarlijkse groei (CAGR) van 20,9% (Bron: Fortune Business Insights).
- Continue Levering: De adoptie van continue levering stimuleert AI-gestuurd testen voor snellere, hoogwaardigere software-uitgaven.
- AI-gestuurd testen: Defectvoorspelling en risicogebaseerd testen worden standaard, wat de nauwkeurigheid verbetert en de handmatige inspanning vermindert.
- Automatiseringsvraag: Vooruitstrevende AI-technologieën vergroten de behoefte aan op AI gebaseerde testautomatisering, wat de snelheid en kwaliteit van softwarelevering verbetert.
- Organisatorische investering: Bedrijven investeren fors in door AI aangedreven QA-tools om te innoveren, kosten te besparen en superieure softwareprestaties te garanderen.
Meer details
Vereisten
- Programmeervaardigheden: Basiskennis van Python en enige ervaring met softwaretesten.
- Basisprincipes van kwaliteitsborging: Begrip van de kernprincipes en praktijken van QA.
- AI-beginselen: Vertrouwdheid met concepten van machine learning is handig, maar niet noodzakelijk.
Examen Details
- Duur: 90 minuten
- Geslaagd: 70% (35/50)
- Formaat: 50 meerkeuze/meervoudige antwoordvragen
- Leveringsmethode: Online via platform voor begeleid examen (flexibele planning)
- Taal: Nederlands
Licenties en accreditatie
Deze cursus wordt aangeboden door AVC volgens de Partner Programma Overeenkomst en voldoet aan de vereisten van de Licentieovereenkomst.
Gelijkheidsbeleid
AVC biedt geen voorzieningen vanwege een handicap of medische aandoening van studenten. Kandidaten worden aangemoedigd om contact op te nemen met AVC voor begeleiding en ondersteuning gedurende het accommodatieproces.
Veelgestelde vragen
Heb je en zakelijke oplossing of LMS-integratie nodig?
Heb je niet de cursus of het programma gevonden dat geschikt zou zijn voor jouw bedrijf? Heb je een LMS-integratie nodig? Neem contact met ons op! Wij zullen met een passende oplossing komen!