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

Приложения машинного обучения могут быть уязвимы к кибератакам и попыткам противников использовать слабые места в моделях. В этом смысле тестирование является ценным инструментом, помогающим выявить и смягчить потенциальные угрозы. Именно поэтому такие программы должны надежно работать в различных ситуациях. Таким образом, специалисты в области компьютерных технологий могут проверить, как модели ведут себя в различных сценариях и как они обрабатывают неожиданные данные. Однако для этого специалистам необходимо эффективно использовать самые передовые методы тестирования и быть в курсе событий в этой области.  

В связи с этим TECH запускает Университетский курс, который будет посвящен различным этапам жизненного цикла тестирования для обеспечения качества. Разработанный экспертами в этой области, учебный план будет посвящен применению методов раннего обнаружения ошибок с помощью статического анализа. Студенты получат навыки разработки планов тестирования, их постоянной оценки для внесения необходимых корректировок. В рамках программы также будут проанализированы различные стратегии с использованием мобильных приложений, основанных на компонентах искусственного интеллекта. Таким образом, студенты будут использовать алгоритмы машинного обучения для выявления проблем в работе программ.  

Этот курс также облегчает обучение благодаря 100% онлайн-режиму, который позволяет студентам получать доступ к содержанию с помощью устройства с подключением к интернету (например, мобильного телефона, компьютера или планшета) и в любое время суток. Это позволяет им индивидуально планировать свое расписание и график сдачи экзаменов. Помимо этого, библиотека ресурсов и тематические исследования дополняют эту университетскую программу, которая предлагает отличную возможность специализироваться в области, пользующейся большим спросом в технологическом секторе.

Вы будете разрабатывать планы испытаний для создания надежных стратегий, проверяя эффективность реализации программ” 

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 самооценки, 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 

Воспользуйтесь всеми преимуществами методики Relearning, которая позволит вам организовать свое время и темп обучения, адаптировав его к своему расписанию”   

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, 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 станете экспертом в области тестирования API всего за 6 недель, пройдя обучение в этом университете"

Вы будете разрабатывать планы тестирования для создания надежных стратегий, проверяя эффективность работы программ"

Эта университетская программа погружает студентов в жизненный цикл тестирования, начиная с создания тестовых ситуаций и заканчивая обнаружением ошибок. В учебном плане будут рассмотрены различные виды тестирования, включая тестирование функциональности, совместимости и производительности. В рамках программы студенты также познакомятся с инновационными стратегиями ручного и автоматизированного планирования тестирования. Кроме того, в дидактическом содержании будут рассмотрены различные специфические инструменты тестирования для мобильных платформ, основанные на искусственном интеллекте. Таким образом, студенты получат высокую квалификацию, чтобы воспользоваться возможностями, предлагаемыми постоянно развивающейся ИТ-индустрией. 

Вы будете учиться на реальных примерах и решать сложные ситуации в смоделированной учебной среде" 

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 помощью ChatGPT

1.2.1. Эффективное проектирование и написание тестовых примеров в контексте QA-тестирования 
1.2.2. Выявление багов 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 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 развитием проекта

1.5. Обнаружение багов и составление отчетов с помощью ИИ

1.5.1. Реализация методов автоматического обнаружения багов 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 багами, 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 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

Записывайтесь прямо сейчас на гибкую университетскую программу, без строгого расписания и с материалами, доступными круглосуточно" Поступайте сейчас!”