Temario del curso
Módulo 1: 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 clave y desafíos de la IA en QA
Módulo 2: Fundamentos de Datos y ML para Probadores
- Comprensión de datos estructurados vs. no estructurados
- Características (features), etiquetas y conjuntos de entrenamiento
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Introducción a la evaluación de modelos (precisión, precisión, recuperación, etc.)
- Conjuntos de datos QA del mundo real
Módulo 3: Casos de Uso de IA en QA
- Generación de casos de prueba con IA
- Predicción de defectos mediante ML
- Priorización de pruebas y pruebas basadas en riesgos
- Pruebas visuales con visión por computadora
- Análisis de registros y detección de anomalías
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN) para scripts de prueba
Módulo 4: Herramientas de IA para QA
- Descripción general de plataformas de QA habilitadas con IA
- Uso de bibliotecas de código abierto (por ejemplo, Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) para prototipos QA
- Introducción a los modelos de lenguaje grandes (LLM) en la automatización de pruebas
- Construcción de un modelo simple de IA para predecir fallos en las pruebas
Módulo 5: Integración de la IA en los Flujos de Trabajo QA
- Evaluación de la preparación para la IA en sus procesos QA
- Integración continua e inteligencia: cómo incorporar inteligencia en los pipelines CI/CD
- Diseño de suites de pruebas inteligentes
- Gestión de la deriva de modelos y ciclos de retreinamiento
- Consideraciones éticas en las pruebas habilitadas con IA
Módulo 6: Laboratorios Prácticos y Proyecto Final
- Laboratorio 1: Automatizar la generación de casos de prueba utilizando IA
- Laboratorio 2: Construir un modelo de predicción de defectos utilizando datos históricos de pruebas
- Laboratorio 3: Utilizar un LLM para revisar y optimizar scripts de prueba
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Proyecto final: Implementación completa de un pipeline de pruebas con IA
Requerimientos
Se espera que los participantes tengan:
- Más de 2 años de experiencia en roles de pruebas de software/QA.
- Familiaridad con herramientas de automatización de pruebas (por ejemplo, Selenium, JUnit, Cypress).
- Conocimientos básicos de programación (preferiblemente en Python o JavaScript).
- Experiencia con control de versiones y herramientas CI/CD (por ejemplo, Git, Jenkins).
- No se requiere experiencia previa en IA/ML, aunque la curiosidad y la disposición a experimentar son esenciales.
Testimonios (3)
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.
