Temario del curso
Módulo 1: Introducción a la IA para el Control de Calidad
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y sistemas basados en reglas
- La evolución del testing de software impulsada por la IA
- Ventajas y desafíos clave de la aplicación de la IA en el control de calidad
Módulo 2: Conceptos básicos sobre datos y aprendizaje automático para probadores
- Diferencias entre datos estructurados y no estructurados
- Características, etiquetas y conjuntos de datos para el entrenamiento
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Introducción a la evaluación de modelos (precisión, sensibilidad, especificidad, etc.)
- Ejemplos de conjuntos de datos utilizados en el control de calidad
Módulo 3: Casos de uso de la IA en el Control de Calidad
- Generación automática de casos de prueba mediante IA
- Predicción de errores mediante técnicas de aprendizaje automático
- Priorización de pruebas y evaluación basada en riesgos
- Pruebas visuales mediante visión por computadora
- Análisis de registros de sistema y detección de anomalías
- Procesamiento del lenguaje natural para la creación de scripts de prueba
Módulo 4: Herramientas de IA aplicadas al Control de Calidad
- Panorama general sobre plataformas de control de calidad potenciadas por la IA
- Uso de bibliotecas de código abierto como Python, Scikit-learn, TensorFlow y Keras para desarrollar prototipos relacionados con el control de calidad.
- Introducción al uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) en la automatización de pruebas
- Elaboración de un modelo simple de IA para predecir posibles fallos durante las pruebas
Módulo 5: Integración de la IA en los flujos de trabajo del Control de Calidad
- Evaluación del grado de preparación de un proceso de control de calidad para integrar la IA
- Integración continua y aplicación de modelos inteligentes en las tuberías CI/CD
- Diseño de conjuntos de pruebas inteligentes
- Gestión del deterioro de los modelos de IA y frecuencia de su reentrenamiento
- Consideraciones éticas en el uso de la IA para el testing de software
Módulo 6: Talleres prácticos y proyecto final
- Taller 1: Automatización de la generación de casos de prueba con ayuda de la IA
- Taller 2: Construcción de un modelo para predecir errores basado en datos históricos de pruebas
- Taller 3: Utilización de modelos LLM para revisar y optimizar scripts de prueba
- Proyecto final: Implementación completa de un sistema de testing impulsado por IA
Requerimientos
Se espera que los participantes cuenten con:
- Más de 2 años de experiencia desempeñándose en roles relacionados con el testing o control de calidad del software.
- Conocimiento previo sobre herramientas de automatización de pruebas (por ejemplo, Selenium, JUnit, Cypress).
- Conocimientos básicos de programación (preferiblemente en Python o JavaScript).
- Experiencia con sistemas de control de versiones y herramientas de integración/despliegue continuo, como Git o Jenkins.
- No se requiere experiencia previa en IA o aprendizaje automático; sin embargo, es fundamental tener curiosidad e iniciativa para experimentar con estas tecnologías.
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Reseñas (4)
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