Você detectará os diferentes bugs para garantir a qualidade e o funcionamento adequado dos aplicativos móveis graças a este programa 100% online” 

Os aplicativos de aprendizado de máquina podem ser vulneráveis a ataques cibernéticos e adversários que tentam explorar os pontos fracos dos modelos. Nesse sentido, o Testing são uma ferramenta valiosa para ajudar a identificar e atenuar possíveis ameaças. Portanto, esses programas devem funcionar de forma robusta em uma variedade de situações. Isso permitirá que os cientistas da computação verifiquem como os modelos se comportam em diferentes cenários e como lidam com dados inesperados. Entretanto, para isso, é essencial que os profissionais dominem efetivamente as técnicas de testing mais recentes e se mantenham a par dos desenvolvimentos nessa área.  

Nesse contexto, a TECH está lançando um Curso que se aprofundará nas diferentes fases do ciclo de vida do testing para garantia de qualidade. Elaborado por especialistas da área, o plano de estudos aprofundará a aplicação de técnicas de detecção precoce de bugs por meio de análise estática. Os alunos estarão qualificados para projetar planos de teste, aplicando uma avaliação constante para fazer ajustes conforme necessário. O programa de estudos também analisará diferentes estratégias com aplicativos móveis baseados em componentes de Inteligência Artificial. Dessa forma, os alunos usarão algoritmos de aprendizado de máquina para detectar problemas no desempenho dos programas.  

Esse ensino também facilita o aprendizado graças a um modo 100% online, que permite que os alunos acessem o conteúdo com um dispositivo com conexão à Internet (como celular, computador ou tablet) e a qualquer hora ou momento do dia. Dessa forma, eles poderão planejar seus horários individuais e cronogramas de avaliação. Além disso, a biblioteca de recursos e os estudos de caso complementam esse diploma universitário, que oferece uma grande oportunidade de se especializar em uma área com grande demanda no setor de tecnologia.

Você elaborará planos de teste para estabelecer estratégias sólidas, verificando se os programas são implementados de forma eficaz”

Este Curso de Testing em Aplicativos de Inteligência Artificial conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial na Programação. 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras  
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet 

Aproveite todos os benefícios da metodologia Relearning, a qual permitirá que você organize seu tempo e ritmo de estudo, adaptando-se ao seu horário”   

O corpo docente deste curso inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestígio.  

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.  

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você se tornará um especialista em testes de API em apenas 6 semanas graças a essa qualificação universitária”  

Você elaborará planos de teste para estabelecer estratégias sólidas, verificando se os programas são implementados de forma eficaz”  

Esse programa universitário fará com que os alunos se envolvam no ciclo de vida do Testing, a partir da criação de test cases até a detecção de bugs. Portanto, o programa de estudos explorará diferentes tipos de testes, incluindo testes de funcionalidade, compatibilidade e desempenho. Também fornecerá aos alunos estratégias inovadoras para o planejamento de testes manuais e automatizados. Além disso, o conteúdo didático explorará várias ferramentas de testing específicas para plataformas móveis com base em Inteligência Artificial. Dessa forma, os alunos estarão altamente qualificados para aproveitar as oportunidades oferecidas por um setor de TI em constante expansão. 

Você aprenderá através de casos reais e da resolução de situações complexas em ambientes simulados de aprendizagem” 

Módulo 1. IA para QA Testing

1.1. Ciclo de vida de testing

1.1.1. Descrição e compreensão do ciclo de vida de  testing no desenvolvimento de software
1.1.2. Fases do ciclo de vida de testing e sua importância na garantia de qualidade
1.1.3. Integração da inteligência artificial em diferentes estágios do ciclo de vida de  testing
1.1.4. Estratégias para a melhoria contínua do ciclo de vida de testing por meio do uso de IA

1.2. Casos de teste e detecção de bugs com a ajuda do ChatGPT

1.2.1. Design e redação eficazes de casos de teste no contexto de QA Testing
1.2.2. Identificação de bugs e erros durante a execução do caso de teste
1.2.3. Aplicação de técnicas de detecção antecipada de bugs por meio de análise estática
1.2.4. Uso de ferramentas de inteligência artificial para identificação automática de bugs em test cases

1.3. Tipos de testing

1.3.1. Exploração de diferentes tipos de testing no campo  de QA
1.3.2. Testes unitários, de integração, funcionais e de aceitação: recursos e aplicativos
1.3.3. Estratégias para a seleção e combinação apropriada de tipos de testing em projetos de o ChatGPT
1.3.4. Adaptação dos tipos de testing convencional para projetos com o ChatGPT

1.4. Criar um plano de teste usando o ChatGPT

 1.4.1. Projetar e estruturar um plano de teste abrangente
1.4.2. Identificação de requisitos e cenários de teste em projetos de IA
1.4.3. Estratégias para planejamento de testes manuais e automatizados
1.4.4. Avaliação e ajuste contínuos do plano de teste de acordo com o desenvolvimento do projeto

1.5. Detecção e relatório de Bugs com IA

1.5.1. Implementação de técnicas de detecção automática de bugs usando algoritmos de aprendizado de máquina
1.5.2. Uso de o ChatGPT para análise dinâmica de código para procurar possíveis bugs
1.5.3. Estratégias para geração automática de relatórios detalhados sobre bugs detectados usando o ChatGPT
1.5.4. Colaboração eficaz entre as equipes de desenvolvimento e de controle de qualidade no tratamento de bugs identificados por IA

1.6. Criação de testes automatizados com IA

1.6.1. Desenvolvimento de scripts de teste automatizados para projetos usando o ChatGPT
1.6.2. Integração de ferramentas de automação de testes baseadas em IA
1.6.3. Uso de o ChatGPT para geração dinâmica de casos de teste automatizados
1.6.4. Estratégias para execução e manutenção eficientes de testes automatizados em projetos de IA

1.7. API Testing

1.7.1. Conceitos fundamentais  de API testing e sua importância no controle de qualidade
1.7.2. Desenvolvimento de testes para a verificação de APIs em ambientes usando o ChatGPT
1.7.3. Estratégias para validação de dados e resultados  em API testing com o ChatGPT
1.7.4. Uso de ferramentas específicas para testing  de API em projetos com IA

1.8. Ferramentas de IA para Web Testing

1.8.1. Exploração de ferramentas de inteligência artificial para automação de testes em ambientes Web
1.8.2. Integração de tecnologias de reconhecimento de elementos e análise visual em web testing
1.8.3. Estratégias para detecção automática de alterações e problemas de desempenho em aplicativos da Web usando o ChatGPT
1.8.4. Avaliação de ferramentas específicas para aumentar a eficiência em web testing com IA

1.9. Mobile Testing por meio de IA

1.9.1. Desenvolvimento de estratégias de testing para aplicativos móveis com componentes de inteligência artificial
1.9.2. Integração de ferramentas de testing específicas para plataformas móveis baseadas em IA
1.9.3. Uso de o ChatGPT para detectar problemas de desempenho em aplicativos móveis
1.9.4. Estratégias para a validação de interfaces e funções específicas de aplicativos móveis usando IA

1.10. Ferramentas de controle de qualidade com IA

1.10.1. Exploração de ferramentas e plataformas de controle de qualidade que incorporam funcionalidades de inteligência artificial
1.10.2. Avaliação de ferramentas para gestão e execução eficientes de testes em projetos de IA
1.10.3. Uso de o ChatGPT para geração e otimização de casos de teste
1.10.4. Estratégias para a seleção e adoção efetiva de ferramentas de controle de qualidade habilitadas para IA

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