Yapay Zeka Destekli Yazılım Testi Eğitimi
Yapay Zeka Destekli Yazılım Testi Eğitimi
Eğitim Hakkında
Eğitimimiz, yazılım testi disiplininin temel kavramlarını öğretirken, üretken yapay zeka araçlarının test sürecinde nasıl verimli, sistematik ve kontrollü biçimde kullanılacağını göstermeyi amaçlar. Katılımcılar test yaşam döngüsünü uçtan uca öğrenirken; test senaryosu üretiminden edge case tespitine, hata raporu yazımından regresyon analizine kadar birçok aşamada yapay zekayı destekleyici bir araç olarak kullanmayı deneyimler. Eğitim sonunda katılımcılar hem test metodolojisine hakim olur hem de yapay zekayı kalite artırıcı bir yardımcı olarak konumlandırabilir.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu bulunmamaktadır.
Eğitim İçeriği
- Yazılım kalitesi nedir?
- Hata, kusur, arıza kavramları
- Testin amacı ve sınırları
- SDLC ve STLC
- Doğrulama (Verification) vs Geçerleme (Validation)
- Test seviyeleri (Unit, Integration, System, UAT)
- Yapay Zeka Entegrasyonu:
- Gereksinim dokümanından test kapsamı çıkarma
- Riskli alanları AI ile belirleme
- Test kapsamı checklist’i oluşturma
- Black-box test teknikleri
- Equivalence partitioning
- Boundary value analysis
- Decision table
- State transition
- White-box temelleri
- Test case yazım standardı
- Yapay Zeka Entegrasyonu:
- Verilen gereksinimden test case üretme
- Boundary değerleri otomatik çıkartma
- Decision table taslağı oluşturma
- Eksik senaryo tespiti
- Edge case üretimi
- Test plan bileşenleri
- Test stratejisi
- Risk bazlı test yaklaşımı
- Traceability matrisi
- Önceliklendirme
- Yapay Zeka Entegrasyonu:
- Test plan taslağı oluşturma
- Risk skorlama önerisi
- Gereksinim–test eşleştirme
- Eksik kapsama analizi
- Bug life cycle
- Hata önceliklendirme
- Severity vs Priority
- Hata raporu yazımı
- Yapay Zeka Entegrasyonu:
- Hata raporu iyileştirme
- Belirsiz bug açıklamasını netleştirme
- Log yorumlatma
- Olası root cause analizi üretme
- Otomasyon nedir?
- Hangi testler otomasyona uygundur?
- Smoke vs Regression
- Test otomasyon mantığı
- Yapay Zeka Entegrasyonu:
- Basit otomasyon script taslağı üretme
- API test örneği oluşturma
- Test verisi üretimi
- Negatif senaryo seti oluşturma
- AI ile test yazarken dikkat edilmesi gerekenler
- Yanlış güven problemi
- Veri güvenliği
- Prompt güvenliği
- Test doğrulama ihtiyacı
Kazanımlar
- Yazılım kalite standartlarını kavrayarak testin temel prensipleri, seviyeleri ve SDLC/STLC döngülerinde profesyonel bir kalite bakış açısı kazanabileceksiniz.
- Geleneksel siyah kutu ve beyaz kutu tekniklerini yapay zekâ ile entegre ederek sınır değer (boundary) ve karar tablosu (decision table) analizlerini saniyeler içinde kurgulayabileceksiniz.
- İnsan gözünden kaçabilecek negatif senaryoları ve uç durumları (edge cases) AI algoritmalarıyla türeterek test kapsamını %100’e yaklaştırabileceksiniz.
- Test stratejileri ve planlarını oluştururken yapay zekâyı bir asistan olarak kullanarak risk skorlaması ve gereksinim-test eşleşmesini (traceability) otomatize edebileceksiniz.
- Karmaşık log dosyalarını yorumlayarak hataların kök neden (root cause) analizini yapabilecek ve daha net, anlaşılır hata raporları hazırlayabileceksiniz.
- Test otomasyonu için temel script taslakları oluşturabilecek, sentetik test verisi üretebilecek ve API test senaryolarını yapay zekâ desteğiyle yapılandırabileceksiniz.
- Test süreçlerinde yapay zekâ kullanırken veri güvenliği risklerini yönetebilecek, “yanlış güven” probleminden kaçınabilecek ve çıktıları doğrulama disiplini kazanabileceksiniz.
Hedef Kitle
- Junior developer’lar
- İş analistleri
- Yazılım testine yeni başlayanlar
- Manual test uzmanları
- QA adayları
- Product Owner’lar
- Test otomasyonuna geçiş yapmak isteyenler
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.
