AI+ Quality Assurance™ - eLearning (examen inclus)
448,00 EUR
- 40 hours
La AI+ Quality Assurance™ vous dote des compétences et connaissances nécessaires pour intégrer l'IA dans les pratiques d'assurance qualité, stimulant l'innovation et l'efficacité des tests. Tout au long du programme, vous explorerez comment l'IA transforme les processus traditionnels d'assurance qualité, y compris la planification des tests, l'exécution, la prédiction des défauts et les tests de performance. Vous établirez une base solide en IA, apprentissage automatique, apprentissage profond et traitement du langage naturel, apprenant à appliquer ces technologies dans divers scénarios d'assurance qualité. Des exercices pratiques et des études de cas réelles vous aideront à développer des compétences pratiques dans l'automatisation des cas de test, la prédiction des défauts et l'exploitation des techniques d'assurance qualité alimentées par l'IA.
Caractéristiques principales
Langue
Cours et matériel en anglais
Niveau
Niveau intermédiaire (Catégorie : IA+ Technique)
Accès à la plateforme pendant 1 an
et un laboratoire pratique virtuel inclus
40 heures de cours vidéo et multimédia
Recommandation de 50 heures de temps d'étude
Matériel
Vidéo, matériel PDF, livre audio, podcasts, quiz et évaluations.
Examen
Examen surveillé en ligne avec une seconde tentative gratuite
Certificat
Certificat de réussite inclus. Valable 1 an
Outils que vous maîtriserez
TensorFlow, SHAP, Amazon S3, AWS SageMaker
À propos du cours
Assurance Qualité Assistée par IA :
- Améliorez l'efficacité, la précision et la scalabilité des tests en utilisant des méthodes pilotées par l'IA.
- Pratique active : Acquérez de l'expérience pratique avec des outils et techniques avancés de test d'IA.
- Automatisation intelligente : Optimisez la détection des défauts et les tests de performance grâce à l'automatisation intelligente.
- Avancement de carrière : Renforcez votre expertise en assurance qualité avec un ensemble complet de préparation aux examens axé sur l'industrie.
Les participants s'engageront également dans des exercices démontrant comment l'IA peut optimiser les flux de travail de l'assurance qualité, améliorer la prise de décision et renforcer l'efficacité globale des tests. La certification comprend un projet de fin d'études où vous concevrez et mettrez en œuvre une solution d'assurance qualité pilotée par l'IA, en appliquant les connaissances acquises tout au long du cours. À la fin de celui-ci, vous serez prêt à intégrer l'IA dans les processus d'assurance qualité, augmentant à la fois la vitesse et la précision des tests tout en améliorant la performance organisationnelle.
Pourquoi cette certification est importante
Utilisez l'IA pour prédire les risques des projets et tirez parti de l'IA et de l'apprentissage automatique pour automatiser les tests, prédire les défauts et améliorer la performance
Résultats d'apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Fondamentaux de l'assurance qualité
Apprenez les principes essentiels de l'assurance qualité, les méthodologies de test, les outils et les processus pour maintenir la qualité du logiciel.
Test manuel
Développez des compétences dans la création et l'exécution de cas de test, ainsi que dans le signalement des défauts pour vérifier que le logiciel répond aux exigences.
Test d'automatisation
Acquérez une maîtrise des outils d'automatisation tels que Selenium, Appium et TestNG, améliorant ainsi la vitesse et la précision des tests.
Test de performance
Maîtrisez des outils tels que JMeter et LoadRunner pour évaluer les performances du logiciel dans différentes conditions.
Calendrier du cours
Introduction à l'assurance qualité et à l'IA
Leçon 1
- 1.1 Introduction à l'assurance qualité (AQ) et à l'IA
- 1.2 Introduction à l'IA dans l'assurance qualité
- 1.3 Métriques et indicateurs clés de performance de l'assurance qualité
- 1.4 Utilisation des données dans l'assurance qualité
Fondamentaux de l'IA, du ML et de l'apprentissage profond
Leçon 2
- 2.1 Fondamentaux de l'IA
- 2.2 Notions de base de l'apprentissage automatique
- 2.3 Vue d'ensemble de l'apprentissage profond
- 2.4 Introduction aux grands modèles de langage (LLMs)
Automatisation des tests avec l'IA
Leçon 3
- 3.1 Principes de base de l'automatisation des tests
- 3.2 Génération de cas de test pilotée par IA
- 3.3 Outils pour l'automatisation des tests IA
- 3.4 Intégration dans les pipelines CI/CD
IA pour la prédiction et la prévention des défauts
Leçon 4
- 4.1 Techniques de prédiction des défauts
- 4.2 Pratiques préventives d'assurance qualité
- 4.3 IA pour les tests basés sur le risque
- 4.4 Étude de cas : Réduction des défauts avec l'IA
TAL pour QA
Leçon 5
- 5.1 Notions de base en TALN
- 5.2 TALN dans les QA
- 5.3 Modèles de langage à grande échelle pour les questions-réponses
- 5.4 Étude de cas : Utilisation du TAL pour le triage des bogues
IA pour les tests de performance
Leçon 6
- 6.1 Notions de base des tests de performance
- 6.2 L'IA dans les tests de performance
- 6.3 Visualisation des indicateurs de performance
- 6.4 Étude de cas : IA dans les tests de performance d'une application cloud
L'IA dans les tests exploratoires et de sécurité
Leçon 7
- 7.1 Tests exploratoires avec l'IA
- 7.2 L'IA dans les tests de sécurité
- 7.3 Étude de cas : Amélioration des tests de sécurité avec l'IA
Tests continus avec l'IA
Leçon 8
- 8.1 Vue d'ensemble des tests continus
- 8.2 IA pour les tests de régression
- 8.3 Cas d'utilisation : Tests continus basés sur le risque
Techniques avancées d'assurance qualité avec l'IA
Leçon 9
- 9.1 IA pour l'analytique prédictive en AQ
- 9.2 IA pour les cas limites
- 9.3 Tendances futures en IA + QA
Projet de fin d'études
Leçon 10
Qui devrait s'inscrire à ce programme ?
Professionnels de l'assurance qualité : Visant à améliorer les stratégies de test à l'aide d'outils et de méthodes alimentés par l'IA.
Testeurs de logiciels : Cherchant à améliorer la détection des défauts et à automatiser les flux de travail des tests.
Développeurs : Intéressés par l'intégration de l'IA dans le processus de développement logiciel pour améliorer l'efficacité des tests.
Data Scientists : Souhaitant appliquer l'IA et les techniques d'apprentissage automatique à l'assurance qualité logicielle.
Responsables techniques : Cherchant à rester à jour avec les tendances de l'industrie et à diriger des équipes dans les pratiques d'assurance qualité pilotées par l'IA.
Croissance industrielle
Stimuler l'innovation pilotée par les données à travers les secteurs
- Croissance du marché : Le marché mondial des tests activés par l'IA devrait passer de 856,7 millions USD en 2024 à 3 824,0 millions USD d'ici 2032, avec un TCAC de 20,9 % (Source : Fortune Business Insights).
- Livraison Continue : L'adoption de la livraison continue stimule les tests pilotés par l'IA pour des mises à jour logicielles plus rapides et de meilleure qualité.
- Tests pilotés par IA : La prédiction des défauts et les tests basés sur les risques deviennent la norme, améliorant la précision et réduisant l'effort manuel.
- Demande d'automatisation : Les technologies d'IA en progression augmentent le besoin d'automatisation des tests basée sur l'IA, améliorant la rapidité et la qualité de la livraison logicielle.
- Investissement organisationnel : Les entreprises investissent massivement dans les outils de QA pilotés par l'IA pour innover, réduire les coûts et garantir une performance logicielle supérieure.
Plus de détails
Prérequis
- Compétences en programmation : Connaissances de base en Python et une certaine expérience en test logiciel.
- Fondamentaux de l'Assurance Qualité : Compréhension des principes et pratiques essentiels de l'QA.
- Notions de base en IA : La connaissance des concepts d'apprentissage automatique est utile mais pas indispensable.
Détails de l'examen
- Durée : 90 minutes
- Admis : 70 % (35/50)
- Format : 50 questions à choix multiples/réponses multiples
- Méthode de livraison : En ligne via une plateforme d'examen surveillé (horaire flexible)
- Langue : Français
Licence et accréditation
Ce cours est proposé par AVC conformément à l'Accord du Programme Partenaire et respecte les exigences de l'Accord de Licence.
Politique d'équité
AVC ne fournit pas d'aménagements en raison d'un handicap ou d'une condition médicale des étudiants. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour obtenir des conseils et un soutien tout au long du processus d'accommodement.
Questions Fréquemment Posées
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