Благодаря этой программе на 100% в онлайн-формате вы будете выявлять различные баги, обеспечивающие качество и правильное функционирование мобильных приложений" 

При разработке мобильных приложений специалисты должны помнить о жизненном цикле тестирования. Это относится к различным этапам планирования, проектирования, выполнения и мониторинга тестов в процессе разработки активов. Чтобы повысить эффективность и качество этих процессов, ИТ-эксперты используют инструменты машинного обучения. В этом смысле ИИ улучшает любую деятельность, ускоряя тестирование, автоматизируя повторяющиеся задачи и предоставляя дополнительные инсайты для принятия обоснованных решений при разработке мобильных приложений.

Чтобы оптимизировать эти процедуры, TECH внедрил продвинутый Университетский курс, посвященный созданию автоматизированных тестов с помощью искусственного интеллекта. Разработанный опытными преподавателями, учебный план подробно рассматривает тест-кейсы и обнаружение багов. В учебном плане также будут даны ключи к созданию наиболее эффективных планов тестирования, которые помогут студентам разрабатывать самые инновационные мобильные приложения на телекоммуникационном рынке. Учебные материалы также позволят студентам ознакомиться с современными инструментами машинного обучения для веб-тестирования. Кроме того, обучение включает реальные случаи и решение сложных ситуаций в симулированной учебной среде. Специалисты смогут планировать свои индивидуальные расписания и учебные графики.

Благодаря тому, что этот Университетский курс преподается в 100% онлайн-режиме, специалисты по информатике смогут обновлять свои знания в области тестирования приложений искусственного интеллекта без необходимости ежедневных поездок в академический центр. В их распоряжении также будет широкий спектр мультимедийных учебных ресурсов, таких как дополнительные материалы для чтения или интерактивные конспекты. Следует отметить, что университетская программа основана на системе обучения Relearning, пионером которой является TECH. Этот метод заключается в повторении ключевых аспектов учебной программы естественным и постепенным образом, чтобы обеспечить их запоминание учащимися.

Вы будете разрабатывать инновационные, креативные проекты, адаптированные к требованиям технологического сектора, находящегося в стадии полного роста"   

Данный Университетский курс в области тестирования в приложениях искусственного интеллекта содержит самую полную и современную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в программировании 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям  
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Вы станете специалистом по тестированию API и будете оценивать функциональность, производительность и безопасность тестов интерфейсов программирования приложений!"

В преподавательский состав программы входят профессиональные эксперты в данной области, которые привносят в обучение свой профессиональный опыт, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.   

Вы будете составлять планы тестирования, направленные на разработку надежных стратегий, проверять правильность выполнения программ перед их выходом на рынок"

Благодаря системе Relearning, используемой в TECH, вы сократите долгие часы учебы и запоминания"

Данный Университетский курс проведет студентов через весь жизненный цикл тестирования, от создания тест-кейсов до обнаружения багов. Таким образом, в учебном плане будут подробно рассмотрены различные типы тестов, включая тесты функциональности, совместимости или производительности. Кроме того, в программе будет уделено внимание автоматизации, позволяющей экономить время. В учебных материалах также будет рассказано об использовании инструментов QA на основе искусственного интеллекта. Студенты получат комплексное представление, которое обеспечит эффективность и надежность программных продуктов. 

Вы будете создавать автоматизированные тесты с помощью искусственного интеллекта для быстрого и частого выполнения процедур"

Модуль 1. ИИ для QA-тестирования

1.1   Жизненный цикл тестирования

1.1.1. Описание и понимание жизненного цикла тестирования при разработке программного обеспечения
1.1.2. Фазы жизненного цикла тестирования и их значение для обеспечения качества 
1.1.3. Интеграция искусственного интеллекта в различные этапы жизненного цикла тестирования 
1.1.4. Стратегии непрерывного улучшения жизненного цикла тестирования с помощью искусственного интеллекта 

1.2. Тестовые случаи и обнаружение багов с использованием ChatGPT

1.2.1. Эффективное проектирование и написание тестовых примеров в контексте QA-тестирования 
1.2.2. Выявление ошибок и погрешностей во время выполнения тестовых примеров 
1.2.3. Применение методов раннего обнаружения ошибок с помощью статического анализа 
1.2.4. Использование инструментов искусственного интеллекта для автоматического выявления багов в тестовых примерах

1.3. Виды тестирования

1.3.1. Изучение различных видов тестирования в области QA 
1.3.2. Модульное, интеграционное, функциональное и приемочное тестирование: характеристики и применение 
1.3.3. Стратегии выбора и соответствующего сочетания типов тестирования в проектах с использованием ChatGPT 
1.3.4. Адаптация традиционных типов тестирования к проектам с использованием ChatGPT

1.4. Создание плана тестирования с помощью ChatGPT

1.4.1. Разработка и структурирование комплексного плана тестирования 
1.4.2. Определение требований и тестовых сценариев в проектах ИИ 
1.4.3. Стратегии планирования ручного и автоматизированного тестирования 
1.4.4. Оценка и постоянная корректировка плана тестирования в соответствии с разработкой проекта

1.5. Обнаружение ошибок и составление отчетов с помощью ИИ

1.5.1. Реализация методов автоматического обнаружения ошибок с помощью алгоритмов машинного обучения
1.5.2. Использование ChatGPT для динамического анализа кода в поисках потенциальных ошибок
1.5.3. Стратегии автоматической генерации подробных отчетов о найденных ошибках с использованием ChatGPT 
1.5.4. Эффективное взаимодействие между командами разработки и QA при работе с ошибками, выявленными искусственным интеллектом

1.6. Создание автоматизированного тестирования с помощью ИИ

1.6.1. Разработка сценариев автоматизированного тестирования для проектов с использованием ChatGPT
1.6.2. Интеграция средств автоматизации тестирования на основе ИИ
1.6.3. Использование алгоритмов ChatGPT для динамической генерации случаев автоматизированных тестов
1.6.4. Стратегии эффективного выполнения и сопровождения автоматизированных тестов в проектах ИИ

1.7. Тестирование API

1.7.1. Фундаментальные концепции тестирования API и его важность в QA 
1.7.2. Разработка тестов для проверки API в средах с использованием ChatGPT
1.7.3. Стратегии валидации данных и результатов при тестировании API с использованием ChatGPT
1.7.4. Использование специальных инструментов для тестирования API в проектах с искусственным интеллектом

1.8. Инструменты ИИ для веб-тестирования

1.8.1. Изучение инструментов искусственного интеллекта для автоматизации тестирования в веб-средах 
1.8.2. Интеграция технологий распознавания элементов и визуальной аналитики в веб-тестирование 
1.8.3. Стратегии автоматического обнаружения изменений и проблем с производительностью в веб-приложениях с использованием ChatGPT
1.8.4. Оценка конкретных инструментов для повышения эффективности веб-тестирования с помощью ИИ 

1.9. Мобильное тестирование с помощью ИИ

1.9.1. Разработка стратегий тестирования мобильных приложений с компонентами искусственного интеллекта 
1.9.2. Интеграция специальных инструментов тестирования на основе ИИ для мобильных платформ 
1.9.3. Использование ChatGPT для обнаружения проблем с производительностью в мобильных приложениях
1.9.4. Стратегии валидации специфических интерфейсов и функций мобильных приложений с использованием ИИ 

1.10. Инструменты контроля качества с помощью ИИ

1.10.1. Изучение инструментов и платформ QA, включающих функциональность ИИ
1.10.2. Оценка инструментов для эффективного управления тестированием и выполнения тестов в проектах с ИИ 
1.10.3. Использование ChatGPT для создания и оптимизации тестовых заданий 
1.10.4. Стратегии эффективного выбора и внедрения QA-инструментов с поддержкой ИИ

Данная университетская программа готовит вас к решению современных и будущих задач в области мобильного тестирования. Поступайте сейчас в TECH и получите возможность немедленного карьерного роста!"