2
dni (2 x 8 h)
polski
angielski
Cel nauczania
CT-GenAI to specjalistyczny poziom certyfikacji przeznaczony dla testerów, którzy planują poszerzyć swoje kompetencje w zakresie testowania rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji. Zagadnienia objęte sylabusem obejmują m.in. podstawy działania GenAI, prompt engineering, ocenę ryzyka, przygotowanie środowiska testowego oraz weryfikację jakości systemów opartych na LLM-ach.
Szkolenie stanowi także niezbędne przygotowanie do egzaminu ISTQB® oraz uzyskania międzynarodowego certyfikatu ISTQB® Certified Tester - Testing with Generative AI
Zakres tematyczny
1. Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania
- Podstawy i kluczowe koncepcje generatywnej sztucznej inteligencji
- Spektrum AI: Symboliczna AI, klasyczne uczenie maszynowe, głębokie uczenie i generatywna AI
- Podstawy generatywnej AI i dużych modeli językowych (LLM)
- Modele bazowe, dostrojone instrukcyjnie i modele rozumujące LLM
- Modele: LLM i Vision-Language
2. Podstawowe zasady wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w testowaniu
- Główne możliwości dużych modeli językowych (LLM) w zadaniach testowych
- Chatboty AI i aplikacje do testowania oparte na LLM
3. Inżynieria promptów
- Efektywne tworzenie promptów
- Struktura promptów dla Gen-AI
- Podstawowe techniki tworzenia promptów w testowaniu
- Prompt systemowy i prompt użytkownika
4. Zastosowanie technik inżynierii promptów w zadaniach testowania oprogramowania
- Analiza testów przy użyciu Gen-AI
- Projektowanie i implementacja testów z wykorzystaniem Gen-AI
- Automatyczne testy regresyjne z Gen-AI
- Monitorowanie i kontrola testów przy użyciu generatywnej AI
- Wybór technik promptowania
5. Ocena wyników Gen-AI i dopracowywanie promptów dla zadań testowych
- Metryki oceny wyników generatywnej AI w zadaniach testowych
- Techniki oceny i iteracyjnego udoskonalania promptów
6. Zarządzanie ryzykiem Gen-AI
- Halucynacje, błędy w rozumowaniu i uprzedzenia
- Identyfikacja halucynacji, błędów w rozumowaniu i uprzedzeń w wynikach LLM
- Techniki łagodzenia halucynacji, błędów i uprzedzeń
- Ryzyka związane z prywatnością danych i bezpieczeństwem
- Strategie łagodzenia w celu ochrony prywatności danych i zwiększenia bezpieczeństwa
- Konsumpcja energii i wpływ środowiskowy Gen-AI
- Regulacje AI, standardy i ramy najlepszych praktyk
7. Infrastruktura testowa oparta na LLM w testowaniu oprogramowania
- Podejścia architektoniczne dla infrastruktury testowej opartej na LLM
- Kluczowe komponenty architektoniczne i koncepcje infrastruktury testowej opartej na LLM
- Generowanie wspomagane przez wyszukiwanie (Retrieval-Augmented Generation)
- Rola agentów opartych na LLM w automatyzacji procesów testowych
- Dostosowywanie LLM do zadań testowych
- LLMOps przy wdrażaniu i zarządzaniu LLM w testowaniu oprogramowania
8. Wdrażanie i integracja generatywnej AI w organizacjach
- Plan wdrażania Gen-AI w testowaniu
- Ryzyka związane z "Shadow AI"
- Aspekty strategii Gen-AI w testowaniu
- Wybór LLM/SLM do zadań testowych
- Etapy wdrażania Gen-AI w testowaniu
- Zarządzanie zmianą przy wdrażaniu Gen-AI
- Niezbędne umiejętności i wiedza do testowania z Gen-AI
- Budowanie kompetencji Gen-AI w zespołach
- Ewolucja procesów testowych w organizacjach testowych wspieranych AI
Jak się przygotować
Dla kogo:
Szkolenie skierowane jest do osób zaangażowanych w proces testowania oprogramowania, które chcą poznać możliwości zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w testach - w szczególności do testerów, analityków testów, inżynierów automatyzacji, kierowników testów oraz deweloperów.
Do uzyskania certyfikatu ISTQB® Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI) wymagane jest posiadanie certyfikatu ISTQB® Foundation Level.
Jak się przygotować:
Udział w szkoleniu nie wymaga wcześniejszego przygotowania.
Materiały edukacyjne
Będąc uczestnikiem szkolenia otrzymasz komplet starannie opracowanych materiałów:
- starannie opracowaną prezentację opisującą zagadnienia omawiane podczas szkolenia
- materiały w formie elektronicznej na platformie edu.ittraining.pl
Korzyści
Uczestnictwo w szkoleniu pozwala zdobyć praktyczną wiedzę na temat wykorzystania generatywnej AI w testowaniu oprogramowania, w tym projektowania testów, automatyzacji regresji i monitorowania jakości. Szkolenie uczy, jak skutecznie tworzyć i udoskonalać promptów oraz zarządzać ryzykami związanymi z AI, takimi jak halucynacje, błędy w rozumowaniu czy zagrożenia dla prywatności danych. Ponadto uczestnicy poznają najlepsze praktyki wdrażania generatywnej AI w organizacjach testowych, rozwijania kompetencji zespołów i optymalizacji infrastruktury testowej opartej na dużych modelach językowych.
