Schneller Testen mit generativer KI
In dieser 2‑tägigen Schulung von Smartesting werden Ihnen die erforderlichen Grundlagen für die Nutzung generativer KI im Softwaretest vermittelt.
Sie werden die verschiedenen Techniken zur Abfrage eines KI-Modells (Prompt Engineering) im Zusammenhang mit Softwaretest-Aktivitäten korrekt anwenden können. Sie werden in der Lage seine KI zur Beschleunigung von Testanalyse/-entwurf, zur Optimierung von Test-Suiten sowie zur Testautomatisierung und ‑wartung einzusetzen. Und Sie werden die Risiken des Einsatzes von KI zur Beschleunigung von Softwaretests identifizieren und bewerten können.
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Lernziele
- Sie beherrschen die Grundlagen der Nutzung generativer KI im Softwaretest.
- Sie wenden die verschiedenen Techniken zur Abfrage eines KI-Modells (Prompt
Engineering) im Zusammenhang mit für Softwaretest-Aktivitäten korrekt an. - Sie setzen KI zur Beschleunigung von Testanalyse/-entwurf, zur Optimierung von
Test-Suiten sowie zur Testautomatisierung und ‑wartung ein. - Sie können die Risiken des Einsatzes von KI zur Beschleunigung von Softwaretests
identifizieren und bewerten.
Highlights
- Fokus: Der Anwendungsschwerpunkt der Schulung liegt auf der Nutzung generativer
KI im Softwaretest. - Learning by Doing: In ⅔ der Zeit werden praktische Anwendungsfälle geübt.
- Aktualität: Die Schulung ist auf dem neuesten Stand der Technik und wird durch das
KI-Labor von Smartesting unterstützt.
Verwendete LLMs und KI-gestützte Werkzeuge
- GPT 3.5 und GPT 4 (OpenAI)
- Mistral Small, Medium und Large (Mistral)
- LLM Workbench, RAG-Anwendung und Gravity (Smartesting)
- CodeLLama und LLama 3 (Meta
- Sonar Small und Sonar Medium (Perplexity)
- Claude‑3 Opus, Sonnet, und Haiku (Anthropic)
Die Schulung wird regelmäßig an die technologischen Entwicklungen angepasst.
Dementsprechend kann sich diese Liste je nach Relevanz ändern.
1- Einführung in die Nutzung generativer KI im Softwaretest
- Generative KI – Einführung
- Was generative KI für SW-Tests bringt
- Allgemeine Grundsätze der Nutzung generativer KI im Test
○ Übung #0: Inbetriebnahme der LLM-Workbench
2- Testen mit Large Language Models (LLM) – wie man gute Ergebnisse erhält
- Einführung in das Prompt Engineering
- Prompting-Techniken
- Anwendungsfälle mit praktischen Übungen:
○ Übung #1 – Testfälle erstellen
○ Übung #2 – bestehende Testfälle optimieren
○ Übung #3 – Testautomatisierung
○ Übung #4 – Fehlerberichte analysieren und erstellen - Bewährte Praktiken des Promptings für Softwaretests
- Zusammenfassung und Diskussion des eingesetzten Wissens
3- Risiken generativer KI beherrschen
- Halluzinationen, faktische Fehler und Bias der KI
○ Übung #5 – Halluzinationen / Irrtümer - Datenschutz und Cybersecurity-Risiken
- Energieverbrauch / Risiken für die Umwelt
○ Übung #6 – Wie viel Energie verbraucht die KI? - Andere Risiken im Zusammenhang mit KI : Wissensverlust und Abhängigkeit von
Drittanbietern - Regulierung von KI: der EU AI Act
4- KI-basierte Anwendungen für Tests
- Test-Werkzeuge mit integrierter, generativer KI
- RAG (Retrieval Augmented Generation) – Unternehmens-/Projektdaten nutzen
○ Übung #7 – Retrieval Augmented Generation (RAG) – große Dokumente
auswerten - Generative KI in den Testprozess integrieren
○ Fine-Tuning eines LLMs
○ Übung #8 – Testwerkzeug mit integrierten GenAI-Funktionen
○ LLMOps - KI-Agenten für das Testen
○ Vorführung: Gérald – Virtueller manueller Tester - Zusammenfassung und Diskussion
5- Fazit: Was haben wir gelernt?
- Wie man generative KI in der Praxis einsetzt
- Auswahl des für Testaktivitäten am besten geeigneten KI-Modells
- abschließende Diskussion
- Veranstalter:
Smartesting - Seminardauer:
2 Tage - Zielgruppen:
Tester:innen, Testmanager:innen, Consultants, Entwickler:innen, Testautomatisierungs-Ingenieur:innen, Produktverantwortliche, Projektleiter:innen, Business-Analysten, Product Owner - Durchführung:
30 % Theorie, 70 % Praxis - Sprache:
Deutsch, Englisch, Französisch - Format:
Online / Präsenz, nach Vereinbarung
Alle Preise sind Nettopreise zzgl. 19 % USt.
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