Yapay Zeka Destekli Yazılım Testi Eğitimi
Yapay Zeka Destekli Yazılım Testi Eğitimi; QA, test, yazılım, iş analizi ve ürün ekiplerinin yapay zekayı test süreçlerine güvenli, kontrollü ve uygulamalı şekilde entegre etmesini sağlayan 3 günlük bir programdır. Eğitimde katılımcılar gereksinimlerden test senaryosu üretme, test verisi tasarlama, edge case ve regresyon kapsamı çıkarma, defect analizi yapma, test raporu hazırlama ve AI destekli test otomasyonu çıktılarının doğruluğunu değerlendirme konularında çalışır. Program ayrıca AI/ML ve GenAI içeren ürünlerde hallucination, prompt injection, bias, non-determinism, güvenlik, etik ve KVKK risklerini ele alır. Amaç, katılımcıların yapay zekayı yalnızca hızlı içerik üretme aracı olarak değil; kontrol edilebilir bir QA yardımcısı olarak kullanabilecekleri somut prompt setleri, test çıktıları ve kalite kontrol yaklaşımı geliştirmesidir.
Süre:
3 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
AI destekli test analizi, test senaryosu üretimi, test verisi tasarımı ve kalite raporlama pratiğini geliştirmek isteyen test profesyonelleri için uygundur.
Yazılım geliştiriciler, otomasyon ekipleri ve teknik liderler
Selenium, Playwright ve benzeri araçlarda AI destekli test otomasyonu çıktılarının sınırlarını, kontrol noktalarını ve bakım risklerini anlamak isteyen ekipler için uygundur.
İş analistleri, product ownerlar ve ürün ekipleri
Gereksinim, user story ve kabul kriterlerinden test kapsamı, risk alanı ve kalite kontrol listesi çıkarmak isteyen analiz ve ürün ekipleri için uygundur.
QA liderleri, test yöneticileri ve proje yöneticileri
AI destekli test yaklaşımını ekip süreçlerine güvenli, ölçülebilir ve kurumsal veri hassasiyetlerine uygun şekilde entegre etmek isteyen yöneticiler için uygundur.
Neler Kazanacaksınız?
AI’ın yazılım testinde değer ve risk alanlarını ayırt edersiniz
Yapay zekanın test analizi, senaryo üretimi, veri hazırlığı, raporlama ve otomasyon desteğinde nerede fayda sağladığını, nerede insan kontrolü gerektiğini öğrenirsiniz.
AI destekli test senaryosu üretirsiniz
Gereksinim, user story ve acceptance criteria üzerinden pozitif, negatif, edge case ve boundary senaryoları oluşturma yaklaşımı kazanırsınız.
Test case, test verisi ve regresyon kapsamı tasarlarsınız
Test case tablosu, test verisi taslağı, kabul testi, regresyon kapsamı ve risk bazlı önceliklendirme çıktıları hazırlarsınız.
QA süreçleri için doğru prompt kalıpları kullanırsınız
Rol, bağlam, veri, kısıt, format ve kontrol kriterlerini içeren prompt yapılarıyla daha denetlenebilir test çıktıları üretirsiniz.
Defect analizi ve test raporu hazırlarsınız
Hata açıklaması, kök neden hipotezi, etki analizi, test durum raporu ve yönetim özeti hazırlamada AI desteğini kontrollü kullanırsınız.
AI destekli test otomasyonu çıktılarının sınırlarını değerlendirirsiniz
Selenium, Playwright ve benzeri araçlarda AI tarafından üretilen test kodunu bakım, güvenlik, flaky test ve sürdürülebilirlik açısından kontrol edersiniz.
AI/ML ve GenAI kalite risklerini anlarsınız
Bias, model drift, non-determinism, hallucination, prompt injection, güvenlik ve etik riskleri için test bakış açısı geliştirirsiniz.
Kurumsal güvenli AI test pratiği kurarsınız
KVKK, gizlilik, insan onayı, doğruluk kontrolü ve kurumsal veri güvenliği ilkelerini test süreçlerine uygulanabilir şekilde dahil edersiniz.
Eğitim Müfredatı
AI Destekli Yazılım Testine Giriş
Yapay zekanın yazılım testi ve QA süreçlerindeki rolü
AI destekli test ile klasik test otomasyonu arasındaki fark
Test sürecinde AI kullanım alanları: analiz, üretim, önceliklendirme, raporlama, otomasyon desteği
AI çıktılarında doğruluk kontrolü, insan onayı ve kalite güvence yaklaşımı
Prompt yazma mantığı: rol, bağlam, veri, kısıt, format ve kontrol kriterleri
Uygulama: Basit bir gereksinimden test senaryosu üretme
Test Analizi ve Test Tasarımında AI Kullanımı
Gereksinim ve acceptance criteria üzerinden test kapsamı çıkarma
User story, business rule ve süreç akışlarından test senaryosu üretme
Pozitif, negatif, edge case ve boundary senaryoları oluşturma
Risk bazlı test önceliklendirmesi
Test verisi üretimi ve maskeleme ihtiyaçları
Uygulama: AI ile test case tablosu, test veri seti ve risk bazlı test önceliği hazırlama
AI Destekli Test Otomasyonu Yaklaşımı
Test otomasyonu stratejisinde AI desteğinin konumlandırılması
Selenium, Playwright ve benzeri araçlarda AI destekli test kodu üretimi
Locator stratejileri, Page Object Model ve bakım kolaylığı açısından AI kullanım sınırları
AI tarafından üretilen test kodunun gözden geçirilmesi
Kod güvenliği, sürdürülebilirlik ve flaky test riskleri
Uygulama: Basit bir test senaryosunu otomasyon taslağına dönüştürme
AI/ML Sistemlerinin Test Edilmesi
AI tabanlı sistemlerin klasik yazılımlardan farkları
Probabilistic davranış, non-determinism ve test oracle problemi
Veri kalitesi, eğitim/test veri ayrımı, bias ve model drift riskleri
Classification/regression metriklerine temel bakış: accuracy, precision, recall, F1, confusion matrix
AI sistemlerinde kalite karakteristikleri ve kabul kriterleri
Uygulama: AI içeren bir ürün için test riskleri ve kabul kriterleri belirleme
GenAI ve LLM Tabanlı Ürünlerin Test Edilmesi
LLM ve generative AI sistemlerinde test yaklaşımı
Hallucination, tutarsızlık, güvenlik, prompt injection ve kötüye kullanım senaryoları
Exploratory testing ve red teaming yaklaşımı
Yanıt kalitesi, doğruluk, bağlam uyumu ve güvenlik kontrolleri
Uygulama: GenAI destekli bir özellik için test kontrol listesi hazırlama
Defect Analizi, Raporlama ve QA Karar Desteği
AI ile hata raporu yazma ve iyileştirme
Log, ekran görüntüsü, kullanıcı şikayeti ve test çıktılarından defect analizi yapma
Kök neden hipotezi ve etki analizi hazırlama
Test özet raporu, release kalite özeti ve yönetim bilgilendirme raporu oluşturma
Uygulama: Hata kaydı ve test durum raporu hazırlama
Güvenli, Etik ve Kurumsal Kullanım
KVKK, gizlilik ve müşteri verisi açısından AI kullanım riskleri
Kurumsal verinin promptlara taşınmasında dikkat edilecek noktalar
AI çıktılarında doğrulama ve onay mekanizması
Bias, adalet, açıklanabilirlik ve sorumluluk konuları
Kurum içi AI test kullanım politikası için temel ilkeler
Uygulamalı AI Destekli Yazılım Testi Atölyesi
Örnek ürün veya kurum senaryosu üzerinden uçtan uca uygulama
Gereksinimden test kapsamı çıkarma
Test case ve test verisi üretme
Risk bazlı test önceliklendirmesi yapma
Basit otomasyon taslağı oluşturma
AI/ML veya GenAI özellikleri için kalite risk listesi hazırlama
Defect analizi ve yönetim raporu üretme
Prompt sonuçlarını değerlendirme ve iyileştirme
Eğitim Verdiğimiz Kurumlardan Bazıları
25.000+
Katılımcı
10+
Yıllık Deneyim
40+
Eğitim Programı
750+
Tamamlanan Kurumsal Eğitim