AiU Ingeniero de Pruebas asistido con IA Generativa v1

AiU-Certified GenAI-Assisted Test Engineer

Capacitación en IA

Objetivos:

Formación especializada en la integración de la Inteligencia Artificial (IA) dentro de los marcos de prueba.

Formación diseñada obtener conocimientos de vanguardia y habilidades prácticas para el uso de la Inteligencia Artificial dentro de los marcos de trabajo de las pruebas.

Los contenidos de esta formación permitirán a los asistentes superar el examen de certificación (AiU Ingeniero de Pruebas asistido con IA Generativa) asociado a la formación.

Dirigido a:

La certificación de AiU Certified GenAI-Assisted Test Engineer (GenAiA-TE) está diseñada para profesionales de pruebas de software que deseen aprovechar las posibilidades de GenAI en su trabajo diario para maximizar sus contribuciones en el aseguramiento de la calidad del software.

Este curso de certificación cambiará la forma en que trabajas y te llevará a pruebas asistidas por IA de última generación.

Examen:

Los contenidos del programa de estudio (Syllabus) permiten realizar el examen para obtener la certificación AiU Ingeniero de Pruebas asistido con IA Generativa.

No hay requisitos previos para la realización de este examen de certificación, aunque se recomienda disponer de conocimientos básicos en pruebas (equivalente a ISTQB Nivel Básico) y en Inteligencia Artificial Generativa (cómo ChatGPT).

La duración del examen es de 60 minutos. Se recomienda un mínimo de 2 semanas de preparación desde la finalización del curso hasta su realización.

El examen se puede realizar en prácticamente cualquier ubicación a nivel mundial. Por favor, consúltenos para concretarle el lugar y fecha más adecuado.

Requisitos:

Prerrequisitos

Experiencia práctica en pruebas
ISTQB CTFL o Conocimiento Específico Equivalente sobre técnicas de diseño de pruebas – ECP, BVA, Tablas de Decisión y Pruebas de Transición de Estado

Requisitos Técnicos/Equipos

Ordenador personal
Buena Conectividad a Internet
Cuenta de ChatGPT
(Preferible) Software RDP para conectarse a una máquina de laboratorio remota
No se requiere experiencia en programación.

Metodología:

Exposición de contenidos realizada por docentes certificados y acreditados expertos en la materia, con múltiples referencias a casos reales y ejemplos.

Realización de los ejercicios prácticos de uso de la IA Generativa durante más del 50% del tiempo de la formación.

Temario

1. GenAI-Assisted Testing
- Descubre la evolución de las pruebas desde metodologías manuales hasta asistidas por IA. Aprende el funcionamiento interno de la IA basada en modelos de lenguaje, sus beneficios en eficiencia y pruebas guiadas por humanos, y cómo superar los desafíos en su implementación.
2. Ingeniería Prompta
- Domina el arte de crear indicaciones efectivas, esenciales para guiar a la IA en la generación de casos de prueba de alta calidad. Adáptate a los cambios de manera fluida y mantén los estándares de calidad con las ideas de profesionales experimentados.
3. Revisión de Requisitos
- Capturar requisitos es un paso crítico en el ciclo de vida del desarrollo, ya que aquí es donde una o más personas intentan expresar, por lo general, una noción vaga de lo que se va a construir en un formato registrado. Pueden surgir muchos problemas en esta traducción de lo que se supone que debe construirse (lo cual podría tener sus propios problemas de comprensión) versus lo que se captura. La revisión de requisitos es una etapa para una de las formas más tempranas de prueba donde los probadores pueden contribuir a mejorar los requisitos. Dada la complejidad inherente de las revisiones de requisitos, la IA puede ayudar enormemente a un probador.
4. Generación y Optimización de Pruebas
- Explora diversos aspectos del diseño de pruebas, aprovechando la IA de manera eficiente, experimentando con formatos e incorporando técnicas sistemáticas. Desata tu creatividad con la exploración de ideas de pruebas abiertas mientras consideras la tecnología y los factores de pruebas no funcionales.
5. Datos de Prueba
- Aprovecha el poder de la IA para la representación y generación de datos, dominando técnicas como las expresiones regulares para manipular datos de manera efectiva en varios formatos.
6. Abogacía y Reporte de Errores
- Los Modelos de Lenguaje Grandes construidos en Procesamiento de Lenguaje Natural son especialmente poderosos para generar y evaluar contenido textual en varios formatos. Un probador puede utilizar este poder para abogar por los errores de manera más efectiva escribiendo informes que convenzan.
7. Próximos Pasos
- Más allá del alcance de este curso, todavía existen muchas posibilidades actuales y futuras para la asistencia de la IA en las pruebas. Esta sección final brinda un vistazo a estas oportunidades. También muestra cómo la IA no es un reemplazo completo del intelecto humano y cómo, en combinación, estas dos formas de inteligencia pueden hacer magia.