Dank dieses 100%igen Online-Programms werden Sie die verschiedenen Bugs aufspüren, um die Qualität und das einwandfreie Funktionieren mobiler Anwendungen zu gewährleisten" 

Anwendungen für maschinelles Lernen können anfällig für Cyberangriffe und Angreifer sein, die versuchen, Schwachstellen in den Modellen auszunutzen. In diesem Sinne ist Testing ein wertvolles Instrument, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen und zu entschärfen. Aus diesem Grund müssen diese Programme in einer Vielzahl von Situationen zuverlässig funktionieren. Auf diese Weise können Informatiker überprüfen, wie sich die Modelle in verschiedenen Szenarien verhalten und wie sie mit unerwarteten Daten umgehen. Dazu ist es jedoch unabdingbar, dass die Fachleute die fortschrittlichsten Techniken des Testings beherrschen und sich über die Entwicklungen in diesem Bereich auf dem Laufenden halten.  

In diesem Zusammenhang führt TECH einen Universitätskursein, der sich mit den verschiedenen Phasen des Testlebenszyklus für die Qualitätssicherung befassen wird. Der Lehrplan, der von Experten auf diesem Gebiet entwickelt wurde, befasst sich mit der Anwendung von Techniken zur frühzeitigen Erkennung von Bugs durch statische Analyse. Die Studenten werden in die Lage versetzt, Testpläne zu entwerfen und durch ständige Evaluierung die notwendigen Anpassungen vorzunehmen. Im Rahmen des Lehrplans werden auch verschiedene Strategien für mobile Anwendungen auf der Grundlage von Komponenten der künstlichen Intelligenz analysiert. Auf diese Weise werden die Absolventen Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzen, um Probleme bei der Leistung von Programmen zu erkennen.  

Dieser Unterricht erleichtert das Studium auch dank eines 100%igen Online-Modus, der es den Studenten ermöglicht, mit einem Gerät mit Internetanschluss (z. B. einem Mobiltelefon, Computer oder Tablet) und zu jeder Tageszeit auf die Inhalte zuzugreifen. So können sie ihre Zeit- und Prüfungspläne individuell planen. Darüber hinaus ergänzen die Ressourcenbibliothek und die Fallstudien diesen Universitätsabschluss, der eine großartige Möglichkeit bietet, sich in einem Bereich zu spezialisieren, der im Technologiesektor sehr gefragt ist.

Sie werden Testpläne entwerfen, um solide Strategien zu entwickeln und zu überprüfen, ob die Programme effektiv umgesetzt werden“ 

Dieser Universitätskurs in Testing in Anwendungen der Künstlichen Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz in der Programmierung vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen 
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

Nutzen Sie alle Vorteile der Relearning-Methode, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Zeit und Ihr Lerntempo selbst einzuteilen und sich Ihrem Zeitplan anzupassen"   

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachkräften von führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten.  

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.  

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Mit diesem Universitätsabschluss werden Sie in nur 6 Wochen zu einem Experten für API Testing"

Sie werden Testpläne entwerfen, um solide Strategien zu entwickeln und zu überprüfen, ob Programme effektiv laufen"

In diesem Universitätsprogramm lernen die Studenten den Lebenszyklus des Testings kennen, von der Erstellung von Testfällen bis zur Erkennung von Bugs. Somit wird der Lehrplan verschiedene Arten von Tests abdecken, darunter Funktionalitäts-, Kompatibilitäts- und Leistungstests. Der Lehrplan vermittelt den Studenten auch innovative Strategien für die manuelle und automatisierte Testplanung. Darüber hinaus werden im Rahmen des Lehrplans verschiedene spezifische Testing-Werkzeuge für mobile Plattformen auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz erforscht. Auf diese Weise werden die Absolventen hoch fortgebildet sein, um die Chancen zu nutzen, die eine ständig expandierende IT-Branche bietet. 

Sie werden anhand realer Fälle und der Lösung komplexer Situationen in simulierten Lernumgebungen lernen” 

Modul 1. KI für QA-Testing

1.1. Testing-Lebenszyklus

1.1.1. Beschreibung und Verständnis des Testing-Lebenszyklus in der Softwareentwicklung
1.1.2. Phasen des Testing-Lebenszyklus und ihre Bedeutung für die Qualitätssicherung
1.1.3. Integration von künstlicher Intelligenz in verschiedenen Phasen des Testing-Lebenszyklus
1.1.4. Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung des Testing-Lebenszyklus durch den Einsatz von KI

1.2. Test Cases und Bug-Erkennung mit Hilfe von ChatGPT

1.2.1. Effektives Entwerfen und Schreiben von Testfällen im Kontext von QA Testing
1.2.2. Identifizierung von Bugs und Fehlern während der Ausführung von Testfällen
1.2.3. Anwendung von Techniken zur Bugs-Früherkennung durch statische Analyse
1.2.4. Einsatz von Tools der künstlichen Intelligenz zur automatischen Identifizierung von Bugs in Test Cases

1.3. Arten von Testing

1.3.1. Erkundung der verschiedenen Testing-Arten im Bereich der QS
1.3.2. Unit-, Integrations-, Funktions- und Akzeptanztests: Merkmale und Anwendungen
1.3.3. Strategien für die Auswahl und geeignete Kombination von Testing-Arten in Projekten mit ChatGPT
1.3.4. Anpassung konventioneller Testing-Arten an Projekte mit ChatGPT

1.4. Erstellen eines Testplans mit ChatGPT

1.4.1. Entwerfen und Strukturieren eines umfassenden Testplans
1.4.2. Identifizierung von Anforderungen und Testszenarien in KI-Projekten
1.4.3. Strategien für die manuelle und automatisierte Testplanung
1.4.4. Bewertung und kontinuierliche Anpassung des Testplans entsprechend der Projektentwicklung

1.5. Erkennung und Meldung von KI-Bugs

1.5.1. Implementierung automatischer Bug-Erkennungstechniken unter Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens
1.5.2. Einsatz von ChatGPT für die dynamische Codeanalyse zur Suche nach potenziellen Fehlern
1.5.3. Strategien für die automatische Erstellung von detaillierten Berichten über die von ChatGPT entdeckten Bugs
1.5.4. Effektive Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und QA-Teams bei der Verwaltung von KI-identifizierten Bugs

1.6. Automatisierte Tests mit KI erstellen

1.6.1. Entwicklung von automatisierten Testskripten für Projekte mit ChatGPT
1.6.2. Integration von KI-basierten Testautomatisierungstools
1.6.3. Verwendung von ChatGPT für die dynamische Generierung von automatisierten Testfällen
1.6.4. Strategien für die effiziente Ausführung und Wartung von automatisierten Testfällen in KI-Projekten

1.7. API Testing

1.7.1. Grundlegende Konzepte des API-Testing und seine Bedeutung in der QA
1.7.2. Entwicklung von Tests zur Überprüfung von APIs in Umgebungen mit ChatGPT
1.7.3. Strategien zur Daten- und Ergebnisvalidierung bei API-Testing mit ChatGPT
1.7.4. Verwendung spezifischer Tools für API-Testing in KI-Projekten

1.8. KI-Tools für Web-Testing

1.8.1. Erkundung von Tools der künstlichen Intelligenz für die Testautomatisierung in Webumgebungen
1.8.2. Integration von Technologien zur Aufgabenerkennung und visuellen Analyse in Web-Testing
1.8.3. Strategien für die automatische Erkennung von Änderungen und Leistungsproblemen in Webanwendungen mit ChatGPT
1.8.4. Bewertung spezifischer Tools zur Verbesserung der Effizienz von Web-Testing mit KI

1.9. Mobile Testing mit KI

1.9.1. Entwicklung von Testing-Strategien für mobile Anwendungen mit Komponenten künstlicher Intelligenz
1.9.2. Integration spezifischer Testing-Werkzeuge für mobile Plattformen auf der Grundlage von KI
1.9.3. Einsatz von ChatGPT zur Erkennung von Problemen bei der Leistung mobiler Anwendungen
1.9.4. Strategien für die Validierung spezifischer Schnittstellen und Funktionen mobiler Anwendungen mithilfe von KI

1.10. QA-Tools mit KI

1.10.1. Erkundung von QA-Tools und Plattformen mit KI-Funktionalität
1.10.2. Bewertung von Tools für effizientes Testmanagement und Testdurchführung in KI-Projekten
1.10.3. Verwendung von ChatGPT für die Optimierung und Generierung von Testfällen
1.10.4. Strategien für die effektive Auswahl und Einführung von KI-gestützten QA-Tools

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