AI a gyakorlatban: szoftvertesztelés és tesztautomatizálás nagy nyelvi modellekkel (LLM) tanfolyam

Ez a két napos, intenzív tanfolyam bemutatja, hogyan forradalmasíthatjuk szoftverteszetelést és a tesztautomatizálást generatív mesterséges intelligenciával és a Model Context Protocol (MCP) alkalmazásával. Gyakorlati feladatokon keresztül megtanuljuk, hogyan írathatunk teszteket AI segítségével, hogyan integrálhatjuk meglévő eszközeinkkel (például Selenium és Playwright), valamint hogyan alkalmazhatjuk az LLM-eket a tesztautomatizálás területén.

• Tesztelők és tesztautomatizálók, akik szeretnék megismerni az AI gyakorlati alkalmazását a szoftvertesztelés és tesztautomatizálás területén
• Fejlesztők, akik szeretnék gyorsítani a tesztelést és csökkenteni a manuális munkát
• Bárki, aki szeretné jobban érteni az LLM-ek gyakorlati alkalmazását a szoftvertesztelésben és a tesztautomatizálásban

• Alapvető szoftvertesztelési és tesztautomatizálási elméleti ismeretek
• Alapszintű programozási és szkriptelési tudás (Java vagy JavaScript)
• Nem szükséges mesterséges intelligencia vagy gépi tanulási előismeret

A tesztautomatizálás világa villámgyorsan változik, és a generatív mesterséges intelligencia, különösen a nagy nyelvi modellek (LLM – Large Language Models) megjelenése új, izgalmas lehetőségeket nyitott a szoftvertesztelés és a tesztautomatizálás területén. Ezek a modellek képesek természetes nyelvű utasításokból (promptokból) automatikusan tesztszkripteket generálni és végrehajtani, ezáltal jelentősen gyorsítva és egyszerűsítve a tesztelési folyamatokat.

Az LLM és az MCP forradalmasítják a szoftvertesztelést: az AI már nem csak egy asszisztens a tesztelésben, hanem aktív szerepet vállal a szoftverek minőségbiztosításában, tesztelői vagy felhasználói szerepkörben vesz részt az alkalmazás tesztelésében.

A tanfolyam középpontjában az LLM-ek gyakorlati alkalmazása áll: megmutatjuk, hogyan használhatók ezek a modellek Selenium- és Playwright-alapú tesztek generálására, meglévő tesztek átírására vagy hibák értelmezésére. Külön figyelmet fordítunk arra, hogyan adhatunk hatékony utasításokat az LLM-eknek a kívánt eredmények eléréséhez.

A képzés másik kulcseleme a Model Context Protocol (MCP), amely lehetővé teszi az LLM-ek számára, hogy külső alkalmazásokkal kommunikáljanak, ezzel kinyitva számukra a „digitális valóságot”. Az MCP lehetőséget biztosít, hogy az LLM hozzáférjen a fejlesztési projekt forráskódjához, specifikációihoz vagy magához az alkalmazáshoz. Így nem csupán általános válaszokat ad, hanem a konkrét projekt alapján képes pontos, releváns, testre szabott teszteseteket generálni és végrehajtani. A tanfolyam során gyakorlati példákon keresztül vizsgáljuk meg, hogyan tudjuk ezt a technológiát hatékonyan integrálni meglévő eszköztárunkba és tesztelési folyamatainkba.

A tanfolyam célja, hogy a technológiával eszközt adjunk a szoftvertesztelők kezébe: egy olyan intelligens asszisztenst, amely képes lépést tartani a gyorsan változó fejlesztési ciklusokkal, és valódi, értéknövelő támogatást nyújt a mindennapi szoftvertesztelési és tesztautomatizálási feladatokban.

Ez a tanfolyam segít felfedezni az LLM-ekben rejlő elképesztő lehetőségeket, bemutatva, hogyan használhatjuk ki az MCP erejét valós, szoftvertesztelési és tesztautomatizálási feladatoknál.

Témakörök:

• Nagy nyelvi modellek (LLM): felhő alapú és lokális modellek, modellek összehasonlítása; árazás, teljesítmény, funkcionalitás
• AI szerepe a tesztelésben: lehetőségek és korlátok
• Fejlesztőkörnyezet összeállítása: Cursor IDE, VS Code
• MCP (Model Context Protocol): MCP client & server, MCP toolok
• Webes tesztautomatizáló eszközök integrálása: Playwright, Selenium
• Manuális tesztadat- és teszteset generálás AI használatával
• Tesztesetek promptolása
• Teszteredmények értékelése
• Black-box technikák alkalmazása
• Tesztriportok készítése
• Komplex tesztek, haladó technikák
• Vizuális és regressziós tesztek
• Automatizálási scriptek generálása
• Integráció külső eszközökkel: Docker, Jenkins, GitHub
• Hibaelemzés AI támogatással
• Mobil applikációk automatizálása Appiummal (kitekintés)