Yapay Zekâ Tabanlı Test Otomasyonu Eğitimi
Yapay Zekâ Tabanlı Test Otomasyonu Eğitimi, QA, test otomasyon ve yazılım ekiplerinin yapay zekâ araçlarını test süreçlerinde uygulamalı kullanmasını hedefleyen profesyonel bir eğitimdir. Programda katılımcılar; gereksinimlerden test senaryosu üretme, test verisi oluşturma, otomasyon kodu taslakları hazırlama, kod asistanlarından yararlanma, self-healing test otomasyonu yaklaşımını değerlendirme ve agent destekli test otomasyon senaryolarını analiz etme çalışmaları yapar. Eğitim, AI sistemlerini test etmekten çok, AI kullanarak test otomasyonu süreçlerini hızlandırmaya odaklanır. İçerik kurumun mevcut test araçlarına, teknoloji yığınına, veri güvenliği ihtiyaçlarına ve test olgunluğuna göre uyarlanabilir.
Süre:
2 Gün
Dil
Türkçe
Format:
Yerinde veya Online
Seviye:
Orta
Bu Eğitim İçin Bilgi Alın
Başvurulara çalışma saatlerimiz içinde hızlı dönüş yapıyoruz. Bilgileriniz gizli tutulur.
Eğitim Verdiğimiz Kurumlardan Bazıları
Bu Eğitim Kimler İçin ?
Test mühendisleri, QA uzmanları ve test analistleri
Test senaryosu, test verisi ve hata analizi süreçlerinde AI destekli üretim ve kontrol yaklaşımı kazanmak isteyen ekipler için uygundur.
Test otomasyon mühendisleri ve teknik QA liderleri
Kod asistanları, self-healing yaklaşımı ve agent destekli test otomasyon senaryolarını değerlendirmek isteyen teknik ekipler için uygundur.
Yazılım geliştiriciler ve otomasyon kodu yazan ekipler
Otomasyon kodu üretme, refactor etme, assertion ve test verisi önerileri alma süreçlerinde AI araçlarını kullanmak isteyen geliştiriciler için uygundur.
Test yöneticileri, QA yöneticileri ve kalite ekipleri
AI destekli test otomasyonu araçlarının verimlilik, bakım maliyeti, güvenlik ve insan kontrolü etkisini değerlendirmek isteyen liderler için uygundur.
Neler Kazanacaksınız?
AI ve LLM kavramlarını test otomasyonunda konumlandırın
Generative AI, LLM, kod asistanı ve agent kavramlarını test otomasyonu yaşam döngüsünde nerede kullanabileceğinizi öğrenirsiniz.
Etkili test promptları yazın
Test senaryosu, kabul kriteri, negatif test ve test verisi üretimi için daha net, kontrol edilebilir ve tekrar kullanılabilir promptlar tasarlarsınız.
Gereksinimlerden test senaryosu üretin
Kullanıcı hikâyesi, analiz dokümanı veya gereksinim metninden AI destekli test senaryosu ve test kapsamı çıkarma pratiği kazanırsınız.
Test verisi ve negatif test örnekleri oluşturun
AI araçlarıyla pozitif, negatif ve edge-case testleri destekleyen test verisi setleri üretme yaklaşımını öğrenirsiniz.
Kod asistanlarıyla otomasyon kodu geliştirin
Copilot, Cursor veya benzeri kod asistanlarıyla otomasyon kodu taslağı üretme, açıklatma, refactor etme ve iyileştirme yaklaşımı kazanırsınız.
Self-healing test otomasyonu yaklaşımını değerlendirin
Locator değişiklikleri, bakım maliyeti ve test sürekliliği açısından self-healing test otomasyonu yaklaşımının etkisini analiz edersiniz.
Agent tabanlı test otomasyonu senaryolarını analiz edin
Browser agent, CLI agent ve araç entegrasyonu yaklaşımlarının test otomasyonunda hangi kullanım senaryolarına uygun olduğunu değerlendirirsiniz.
AI çıktılarında güvenlik ve doğrulama kontrolü kurun
AI çıktılarında halüsinasyon, veri gizliliği, kaynak kod güvenliği ve insan onayı gerektiren kontrol noktalarını tanımlarsınız.
Eğitim Müfredatı
Yapay Zekâ ve Test Otomasyonuna Giriş
Generative AI nedir?
LLM, agent, code assistant ve test otomasyon aracı farkları
AI destekli test otomasyonunun kullanım alanları
Test otomasyonunda verimlilik, bakım maliyeti ve kalite riski ilişkisi
LLM Türleri ve Model/Aracı Seçme Stratejisi
Bulut tabanlı LLM, local LLM ve kurumsal model seçenekleri
Model seçiminde doğruluk, güvenlik, maliyet ve entegrasyon kriterleri
Hangi test aktivitesi için hangi araç yaklaşımı daha uygundur?
Prompt Mühendisliği ve Test Senaryosu Üretimi
Etkili test promptu yazma ilkeleri
Gereksinimden test senaryosu çıkarma
Kabul kriteri, pozitif/negatif test ve edge-case üretimi
Test verisi üretme ve test kapsamını genişletme
İyi-kötü prompt örnekleri üzerinden değerlendirme
RAG, Dosya Orkestrasyonu ve Kurumsal Dokümanlarla Çalışma
Grounded model ve RAG mantığı
Gereksinim, analiz dokümanı ve kullanıcı hikâyesi gibi dosyalardan test senaryosu üretme
AI çıktılarında kaynak gösterme, kontrol ve doğrulama yaklaşımı
Kurumsal dokümanlarla çalışırken veri gizliliği ve erişim sınırları
Copilot ve Kod Asistanlarıyla Test Otomasyon Kodlama
Kod asistanlarıyla test otomasyon kodu üretme
Var olan otomasyon kodunu açıklatma, refactor etme ve iyileştirme
Locator, assertion ve test data önerileri alma
Üretilen kodu gözden geçirme ve güvenli kullanım ilkeleri
AI Destekli Test Otomasyon Araçları ve Self-Healing Yaklaşımı
TestRigor gibi AI destekli araçların incelenmesi
Self-healing code mekanizması nedir?
UI değişiklikleri ve locator kırılmalarında AI destekli bakım yaklaşımı
Araç seçimi: low-code, no-code ve code-first yaklaşımların karşılaştırılması
Agent Tabanlı Test Otomasyonu ve Browser Kullanım Senaryoları
Browser-use ve AI entegre browser senaryoları
Copilot, Cursor, Augment ve CLI agent gibi agent türlerinin konumlandırılması
Agentların test otomasyonunda görev planlama, adım üretme ve hata analizi için kullanımı
MCP entegrasyonu ile araçlara bağlanma ve süreç hızlandırma yaklaşımı
Veri Gizliliği, Riskler ve Kurumsal Kullanım İlkeleri
Local LLM kullanımının avantajları ve sınırlamaları
Test verisi, müşteri verisi ve kişisel veri güvenliği
AI çıktılarında halüsinasyon, yanlış öneri ve güvenilirlik riski
İnsan kontrolü, onay akışı ve kurumsal kullanım politikası
Uygulamalı AI Test Otomasyonu Atölyesi
Örnek gereksinim üzerinden test senaryosu üretme
AI ile test verisi ve negatif test örnekleri oluşturma
Kod asistanıyla otomasyon kod taslağı hazırlama
AI çıktısını test uzmanı bakışıyla kontrol etme
Self-healing veya agent kullanım senaryosunu demo üzerinden değerlendirme
Katılımcıların kendi kurumlarına uyarlanabilir prompt ve kontrol listesi taslağı hazırlaması
Eğitim Verdiğimiz Kurumlardan Bazıları
25.000+
Katılımcı
10+
Yıllık Deneyim
40+
Eğitim Programı
750+
Tamamlanan Kurumsal Eğitim