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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a la IA para QA
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
- Aprendizaje Automático vs. Aprendizaje Profundo vs. Sistemas Basados en Reglas
- La evolución de las pruebas de software con IA
- Beneficios y desafíos clave de la IA en QA
Fundamentos de Datos y ML para Pruebas
- Comprensión de datos estructurados vs. no estructurados
- Características, etiquetas y conjuntos de datos de entrenamiento
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Introducción a la evaluación de modelos (precisión, exactitud, recall, etc.)
- Conjuntos de datos de QA en el mundo real
Casos de Uso de la IA en QA
- Generación de casos de prueba potenciada por IA
- Predicción de defectos mediante ML
- Priorización de pruebas y pruebas basadas en riesgos
- Pruebas visuales con visión por computador
- Análisis de registros y detección de anomalías
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP) para scripts de prueba
Herramientas de IA para QA
- Resumen de plataformas de QA habilitadas por IA
- Uso de bibliotecas de código abierto (p. ej., Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) para prototipos de QA
- Introducción a los LLM en la automatización de pruebas
- Construcción de un modelo de IA simple para predecir fallos de prueba
Integración de la IA en los Flujos de Trabajo de QA
- Evaluación de la preparación para IA de sus procesos de QA
- Integración continua e IA: cómo incorporar inteligencia en las pipelines CI/CD
- Diseño de suites de pruebas inteligentes
- Gestión de la deriva de modelos de IA y ciclos de reentrenamiento
- Consideraciones éticas en las pruebas potenciadas por IA
Laboratorios Prácticos y Proyecto Final
- Lab 1: Automatizar la generación de casos de prueba usando IA
- Lab 2: Crear un modelo de predicción de defectos usando datos históricos de pruebas
- Lab 3: Usar un LLM para revisar y optimizar scripts de prueba
- Proyecto Final: Implementación de principio a fin de una pipeline de pruebas potenciada por IA
Requerimientos
Se espera que los participantes cuenten con:
- Más de 2 años de experiencia en roles de pruebas de software/QA.
- Familiaridad con herramientas de automatización de pruebas (p. ej., Selenium, JUnit, Cypress).
- Conocimientos básicos de programación (preferiblemente en Python o JavaScript).
- Experiencia con herramientas de control de versiones y CI/CD (p. ej., Git, Jenkins).
- No se requiere experiencia previa en IA/ML, aunque la curiosidad y la voluntad de experimentar son esenciales.
Reseñas (4)
Las posibilidades de Postman y su uso futuro.
Gordana Gacic - SEE Digital D.O.O.
Curso - API Testing with Postman
Traducción Automática
ejercicios prácticos, lo que facilita la retención de información
ashley bolen - Insurance Corporation of British Columbia
Curso - Test Automation with Selenium
Traducción Automática
Los ejercicios que vimos en el curso fueron bastante útiles y aplicables a mis actividades en el trabajo, se resolvieron las dudas y los ejemplos compartidos son bastante útiles.
jocelin salas - BANXICO
Curso - Test Automation with Selenium and Python
La forma en que se abordaron los temas técnicos de manera práctica, con ejemplos reales y una excelente actitud del instructor.
