Üretken Yapay Zeka (AI) ile Test Case Tasarımı ve Doğrulama Eğitimi
Üretken Yapay Zeka (AI) ile Test Case Tasarımı ve Doğrulama Eğitimi
Eğitim Hakkında
Üretken Yapay Zeka ile Test Case Tasarımı ve Doğrulama eğitimi, test uzmanlarının gereksinim, user story ve kabul kriterlerinden hızlı ve etkili test case'ler üretmek için üretken yapay zekayı disiplinli biçimde kullanmasını amaçlar. Eğitimde denklik sınıfı, sınır değer, karar tablosu ve durum geçişi gibi kara kutu test tekniklerinin yapay zekaya uygulatılması, üretilen test case'lerin teknik bilgiyle denetlenmesi ve test verisi ile uç durumların üretilmesi ele alınır. Katılımcılar test uzmanının yazan rolünden denetleyen ve değerlendiren role geçişini uçtan uca bir atölye ile deneyimler.
Ön Koşul
Temel seviye yazılım testi bilgisi (ISTQB Foundation seviyesi) gerekmektedir.
Eğitim İçeriği
- Test uzmanının yazan kişiden değerlendiren kişiye dönüşen rolü
- Modele bırakılabilecek ve uzman kontrolü gerektiren test görevleri
- Teknik bilgi olmadan model çıktısının neden denetlenemeyeceği
- Gereksinim, story ve kabul kriterlerinin derlenmesi
- Kurum test şablonunun ve örnek senaryoların eklenmesi
- Kullanılacak test tekniğinin açıkça belirtilmesi
- Uygulama: farklı bağlam düzeyleriyle alınan test listelerinin kıyaslanması
- Eşdeğer gruplar ve sınır değerlerle senaryo türetme
- Karar tablosu ve durum geçişi tekniklerinin modele uygulatılması
- Her senaryonun hangi tekniğe dayandığının etiketlenmesi
- Kabul kriterlerinden davranış odaklı test senaryolarına geçiş
- Uygulama: bir iş kuralı için senaryo seti oluşturma
- Elle tasarlanan senaryolarla karşılaştırma
- Atlanan olumsuz ve sınır durumların bulunması
- Hatalı beklenen sonuçların ve aşırı kendinden emin ifadelerin ayıklanması
- Senaryo ile kabul kriteri arasındaki bağın kontrolü
- Modelden veri kombinasyonları ve uç değerler isteme
- Üretilen verilerin geçerliliğinin kontrol edilmesi
- Üretim verisi yerine kurgusal veri setleriyle çalışma
- Müşteri ve finans verisi içeren gereksinimlerin paylaşım sınırları
- Bilgileri maskeleyerek modele aktarma
- Ekip için ortak prompt şablonu ve üç seviyeli kontrol listesi
- Şablonların kurumsal kütüphanede toplanması
- Örnek bir gereksinim paketi üzerinden tüm adımların uygulanması
- Test setinin son haline getirilmesi ve gözden geçirilmesi
- Kazanılan zaman ve test uzmanının yeni rolü üzerine değerlendirme
Kazanımlar
- Test case üretiminde yapay zekanın güçlü ve riskli olduğu alanları ayırt edebileceksiniz.
- Test tabanını ve uygulanacak test tekniğini yapay zekaya doğru biçimde aktarabileceksiniz.
- Denklik sınıfı ve sınır değer tekniklerine dayalı test case'ler üretebileceksiniz.
- Karar tablosu ve durum geçişi tekniklerini yapay zekaya uygulatabileceksiniz.
- Kabul kriteri ve user story'lerden izlenebilir test case setleri oluşturabileceksiniz.
- Yapay zeka çıktısındaki eksik olumsuz ve sınır senaryoları yakalayabileceksiniz.
- Hatalı beklenen sonuçları ve kendinden emin hataları tespit edebileceksiniz.
- Gizlilik kurallarına uygun test verisi ve uç durumlar üretebileceksiniz.
- Gereksinim ve müşteri verilerini KVKK'ya uygun biçimde maskeleyebileceksiniz.
- Test case üretimi için ekip içi prompt şablonu ve kontrol listesi hazırlayabileceksiniz.
Hedef Kitle
- Kalite güvence (QA) ekipleri
- Yazılım test uzmanları
- Test otomasyon mühendisleri
- Test analistleri ve iş analistleri
- Test ekip liderleri ve test yöneticileri
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
İlgili Kurslar
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
