Szoftvertesztelés AI eszközökkel tanfolyam | robot_dreams

  • élő, online kurzus
  • 10 alkalom
  • személyes visszajelzés
  • gyakorlatias képzés

Szoftvertesztelés AI-eszközökkel

Tanuld meg, hogyan használhatod az AI-eszközöket gyorsabb és megbízhatóbb tesztesetek generálására, tesztautomatizálásra és CI/CD pipeline-ok támogatására!

 

Zoltánka Mátyás

QA, Team Lead

Taxually

A KURZUSRÓL

  • Kezdés:

    JÚNIUS 17.

  • Hossz:

    10 alkalom

  • Formátum:

    élő, online

Hagyd a monoton feladatokat a mesterséges intelligenciára, javíts flaky teszteket, és építs Playwright-alapú automatizációt kevesebb manuális munkával! Az AI a szoftvertesztelésben tanfolyamon azonnal bevethető tudást szerezhetsz: gyakorlati feladatokon keresztül tanulod meg, hogyan építs stabil QA-folyamatokat a UI- és API-teszteléstől a biztonsági elemzésekig.

KINEK AJÁNLJUK A KURZUST?

  • 01

    Manuális tesztelőknek,

    akik sok időt töltenek tesztesetek írásával, és szeretnék gyorsabban lefedni a fontos szcenáriókat, beleértve az edge case-eket is. A képzésen feltérképezed, hogyan használhatod az AI-t a teszttervezés és a dokumentációk készítésének támogatására, így könnyebben alkalmazkodhatsz a változó user storykhoz és specifikációkhoz.

  • 02

    Automatizáló tesztelőknek és QA-mérnököknek,

    akik kevesebb időt töltenének tesztkódkarbantartással, flaky tesztek javításával vagy boilerplate-kód írásával. Az AI-szoftvertesztelő kurzuson elsajátítod, hogyan használd a mesterséges intelligenciát a tesztautomatizálás, a kódgenerálás és a hibakeresés során, hogy több időd jusson a minőségbiztosításra és a kreatív feladatokra.

  • 03

    QA Leadeknek és tesztmenedzsereknek,

    akik kevesebb erőforrással vezetnének eredményesebb csapatot, és felfedeznék, hogyan érdemes AI-eszközöket bevezetni a tesztelési folyamatokba. A képzésen gyakorlati példákon keresztül tekintjük át, hogyan építhető fel egy AI-támogatott tesztelési workflow, és miként érhető el a mérhető hatékonyságnövekedés.

AZ ELŐADÓ

Zoltánka Mátyás

QA, Team Lead
Taxually

  • Több mint 10 év gyakorlati tapasztalattal rendelkezik – vezetői és technikai szerepkörökben egyaránt – a tesztelés, a tesztautomatizálás, a DevOps és a szoftverfejlesztés területén.

  • Mérnöki oldalon tesztautomatizálási keretrendszereket tervezett, implementált és vezetett be a nulláról nagyvállalati környezetben – a hardver- és szoftverteszteléstől a pénzügyitermék-kiadásokig terjedő szakterületeken.

  • ISTQB Advanced, Microsoft- és Azure-minősítésekkel rendelkezik, és dolgozott többek között Java, JavaScript, TypeScript, Python, PHP és C# nyelveken.

  • Jelenlegi fókusza az AI-vezérelt tesztautomatizálás: Claude Code, GitHub Copilot és Playwright használatával gyorsítja a tesztkészletek létrehozását, karbantartását és a QA-workflow-k működését.

MIRE SZÁMÍTHATSZ A KURZUSON?

  • 01

    AI a mindennapi tesztelési feladatokban

    Megtanulod, hogyan használhatod az AI-t tesztesetek generálására, dokumentáció készítésére, hibák feltárására és a tesztelési folyamat felgyorsítására. Gyakorlati példákon és feladatokon keresztül sajátíthatod el, hogyan csökkentheted a manuális munkát, miközben nő a tesztelés hatékonysága és átláthatósága.

  • 02

    Teljes, AI-támogatott tesztelési workflow

    Az AI-szoftvertesztelő kurzuson végigvezetünk egy modern QA-folyamat lépésein a követelmények elemzésétől a tesztgeneráláson át a CI/CD-integrációkig. Megismered, hogyan lehet mesterséges intelligenciával támogatni a tesztkód írását, a karbantartását és a stabilabb tesztprojektek kialakítását, illetve azt, hogyan értékeld kritikusan az AI válaszait.

  • 03

    Modern eszközök és valós fejlesztési környezet

    A kurzuson olyan eszközökkel dolgozol majd, amelyek valódi projektekben is használatosak (pl. VS Code, GitHub, Playwright, Node.js), és irányt mutatunk, hogyan építs AI-eszközökkel támogatott, ismételhető és skálázható tesztelési folyamatokat. Az AI a szoftvertesztelésben tanfolyam célja, hogy a tanult módszereket azonnal alkalmazhasd a saját munkádban.

Kurzusprogram

  • 01 alkalom
    06.17.

    A tesztelés szép új világa, avagy miért nem tudod megúszni, hogy AI-t használj a szoftvertesztelésben?

    • Az AI hatása a szoftvertesztelésre és a tesztelői szerepre
    • Az AI által okozott változások: gyorsabb fejlesztés, kisebb csapatok, több automatizáció
    • Az AI korlátai és kockázatai (hallucinációk, kontextusvesztés, biztonsági kérdések)
    • A kritikus gondolkodás és az emberi review szerepe az AI használata mellett
  • 02 alkalom
    06.22.

    AI-eszközök és AI-alapok

    • Alapvető AI-fogalmak megértése tesztelői szemmel (token, kontextusablak, system prompt stb.)
    • Hatékony prompt engineering technikák teszteléshez
    • Az MCP-szerver működése és szerepe AI-integrációkban
    • Fontosabb AI-eszközök áttekintése (IDE- és CLI-alapú toolok)
    • Toolok összehasonlítása és gyakorlati használati területeik
  • 03 alkalom
    06.24.

    Tesztesetek generálása user storykból és dokumentáció

    • User storyk elemzése AI segítségével (acceptance criteria, hiányzó követelmények)
    • Edge case-ek és boundary értékek azonosítása
    • Különböző tesztesetformátumok generálása (checklist, BDD, exploratory charter)
    • AI által generált tesztesetek minőségének értékelése és javítása
    • Tesztdokumentáció automatizált készítése (tesztterv, tesztjelentés, release notes)
  • 04 alkalom
    06.29.

    API-tesztek és -kérések generálása

    • API-kérések és -tesztek generálása AI segítségével
    • Happy path és hibaesetek tesztelési szcenárióinak kialakítása
    • OpenAPI/Swagger-specifikáció alapján automatikus tesztgenerálás
    • SQL-lekérdezések generálása természetes nyelvből
    • Tesztadatok generálása és adatbázis-állapot ellenőrzése a tesztelés során
  • 05 alkalom
    07.01.

    UI-tesztelés AI segítségével

    • Weboldalak és UI-elemek feltérképezése AI-jal
    • Playwright-tesztprojektek és -tesztek generálása természetes nyelvből
    • Page Object Pattern automatikus létrehozása
    • Stabil szelektorok és tesztstruktúrák kialakítása
    • Tesztkód karbantartása és refaktorálása AI segítségével
  • 06 alkalom
    07.06.

    AI a DevOpsban: CI/CD

    • CI/CD pipeline-ok generálása AI segítségével
    • GitHub Actions workflow-k létrehozása tesztfuttatáshoz
    • A pipeline hibáinak elemzése és javítása AI-jal
    • Teszteredmények riportolása és vizualizálása
    • Code coverage- és automatikus PR review-integrációk
  • 07 alkalom
    07.08.

    Managementszoftverek integrálása

    • AI integrálása fejlesztési és projektmenedzsment-eszközökkel
    • GitHub-integráció tesztesetek és workflow-k kezeléséhez
    • Slack-integráció értesítésekhez és chatbotokhoz
    • Dokumentáció automatikus frissítése AI segítségével
    • MCP-szerverek használata különböző rendszerek összekapcsolására
  • 08 alkalom
    07.13.

    AI a biztonsági tesztelésben

    • Gyakori webes biztonsági sebezhetőségek áttekintése
    • Forráskód biztonsági elemzése AI segítségével
    • API-biztonsági tesztelés (autentikáció, autorizáció)
    • Függőségek biztonsági vizsgálata és sérülékenységek keresése
    • Az AI használatának etikai és jogi keretei a biztonsági tesztelésben
  • 09 alkalom
    07.15.

    Teljes AI-folyamat felépítése

    • Egy teljes AI-támogatott tesztelési workflow áttekintése
    • A requirementektől a tesztekig és a CI/CD-ig vezető folyamat
    • Különböző AI-eszközök integrálása egy egységes rendszerbe
    • Az AI hatékonyságának és időmegtakarításának mérése
    • Best practice-ek és gyakori hibák az AI használatában
  • 10 alkalom
    07.20.

    Összefoglalás, kérdezz-felelek

    • A kurzus legfontosabb tanulságainak összefoglalása
    • AI-trendek és a tesztelés jövője
    • További tanulási források és szakmai közösségek
    • Nyitott kérdések megbeszélése és kurzusvisszajelzés

TUDD MEG AZ ÁRAT!

A kurzussal kapcsolatos további információkért töltsd ki az űrlapot, és munkatársunk a lehető leghamarabb felveszi veled a kapcsolatot, hogy bővebb tájékoztatást adjon a kurzus részleteiről és áráról.

 
 
 
 
TUDD MEG AZ ÁRAT!