Detectarás los diferentes bugs para garantizar la calidad y el buen funcionamiento de las aplicaciones en móviles gracias a este programa 100% online”

Las aplicaciones de Aprendizaje Automático pueden ser vulnerables a ataques cibernéticos y adversarios que intentan explotar debilidades en los modelos. En este sentido, el Testing constituye una herramienta valiosa para ayudar tanto a identificar como mitigar las posibles amenazas. Es por ello que estos programas deben funcionar de manera robusta ante diversas situaciones. Así los informáticos podrán verificar cómo se comportan los modelos en diferentes escenarios y cómo manejan datos imprevistos. No obstante, para esto es indispensable que los profesionales manejen con eficacia las técnicas más avanzadas del testing y permanezcan al corriente de los avances que se producen en esta área. 

En este contexto, TECH lanza un Diplomado que ahondará en las diversas fases del ciclo de vida de testing para el aseguramiento de la calidad. Diseñado por expertos en la materia, el plan de estudios profundizará en la aplicación de técnicas de detección temprana de bugs mediante análisis estático. Los alumnos estarán cualificados para diseñar planes de pruebas, aplicando una constante evaluación para aplicar los ajustes que sean necesarios. También el temario analizará diferentes estrategias con aplicaciones móviles a partir de componentes de IA. De este modo, los egresados usarán algoritmos de Aprendizaje Automático para la detección de problemas en el rendimiento de los programas. 

Una enseñanza que facilita, además, el aprendizaje gracias a una modalidad 100% online, que permite al alumnado acceder a su contenido con un dispositivo con conexión a Internet (como un móvil, ordenador o tablet) y a cualquier hora o momento del día. De este modo, podrán planificar tanto sus horarios como cronogramas evaluativos individualmente. Además, la biblioteca de recursos y los casos reales complementan esta titulación universitaria, que ofrece una gran oportunidad para especializarse en un área con gran demanda en el sector tecnológico. 

Diseñarás planes de pruebas para establecer estrategias sólidas, verificando que los programas se ejecuten con eficacia”

Este Diplomado en Testing en Aplicaciones de Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en la Programación
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Te convertirás en un experto del API Testing en tan solo 6 semanas gracias a esta titulación universitaria” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Diseñarás planes de pruebas para establecer estrategias sólidas, verificando que los programas se ejecuten con eficacia”

Aprovecha todos los beneficios de la metodología Relearning, la cual te permitirá organizar tu tiempo y ritmo de estudio, adaptándose a tus horarios”  

Este programa universitario sumergirá al alumnado en el ciclo de vida del Testing, partiendo desde la creación de test cases hasta la detección de bugs. Así pues, el plan de estudios profundizará diferentes tipos de pruebas, entre las que destacan las de funcionalidad, compatibilidad y rendimiento. También el temario proporionará a los estudiantes estrategias innovadoras para la planificación de pruebas manuales y automatizadas. Además, los contenidos didácticos explorarán diversas herramientas de testing específicas para plataformas móviles basadas en IA . De esta forma, los egresados estarán altamente capacitados para aprovechar las oportunidades que  ofrece una industria informática en constante expansión.

Aprenderás mediante casos reales y resolución de situaciones complejas en entornos simulados de aprendizaje”

Módulo 1. IA para QA Testing

1. Ciclo de Vida de Testing    

1.1.1. Descripción y comprensión del ciclo de vida de testing en el desarrollo de software    
1.1.2. Fases del ciclo de vida de testing y su importancia en el aseguramiento de la calidad
1.1.3. Integración de la inteligencia artificial en diferentes etapas del ciclo de vida de testing
1.1.4. Estrategias para la mejora continua del ciclo de vida de testing mediante el uso de IA

1.2. Test Cases y Detección de Bugs    

1.2.1. Diseño y escritura efectiva de casos de prueba en el contexto de QA Testing
1.2.2. Identificación de bugs y errores durante la ejecución de casos de prueba
1.2.3. Aplicación de técnicas de detección temprana de bugs mediante análisis estático
1.2.4. Uso de herramientas de inteligencia artificial para la identificación automática de bugs en test cases    

1.3. Tipos de Testing    

1.3.1. Exploración de diferentes tipos de testing en el ámbito de QA
1.3.2. Pruebas unitarias, integración, funcionales, y de aceptación: características y aplicaciones
1.3.3. Estrategias para la selección y combinación adecuada de tipos de testing en proyectos con IA
1.3.4. Adaptación de tipos de testing convencionales a proyectos con componentes de inteligencia artificial

1.4. Crear un Plan de Pruebas    

1.4.1. Diseño y estructuración de un plan de pruebas integral
1.4.2. Identificación de requisitos y escenarios de prueba en proyectos con IA
1.4.3. Estrategias para la planificación de pruebas manuales y automatizadas
1.4.4. Evaluación y ajuste continuo del plan de pruebas en función del desarrollo del proyecto    

1.5. Detección y Reportar Bugs con IA    

1.5.1. Implementación de técnicas de detección automática de bugs mediante algoritmos de aprendizaje automático    
1.5.2. Uso de herramientas de inteligencia artificial para el análisis dinámico de código en busca de posibles errores    
1.5.3. Estrategias para la generación automática de informes detallados sobre bugs detectados por IA
1.5.4. Colaboración efectiva entre equipos de desarrollo y QA en la gestión de bugs identificados por IA    

1.6. Creación de Pruebas Automatizadas con IA    

1.6.1. Desarrollo de scripts de prueba automatizados para proyectos con componentes de inteligencia artificial
1.6.2. Integración de herramientas de automatización de pruebas basadas en IA    
1.6.3. Uso de algoritmos de machine learning para la generación dinámica de casos de prueba automatizados
1.6.4. Estrategias para la ejecución eficiente y mantenimiento de pruebas automatizadas en proyectos con IA    

1.7. API Testing    

1.7.1. Conceptos fundamentales de API testing y su importancia en QA
1.7.2. Desarrollo de pruebas para la verificación de APIs en entornos con componentes de Inteligencia Artificial
1.7.3. Estrategias para la validación de datos y resultados en API testing con IA
1.7.4. Uso de herramientas específicas para el testing de APIs en proyectos con inteligencia artificial    

1.8. Herramientas de IA para Web Testing    

1.8.1. Exploración de herramientas de inteligencia artificial para la automatización de pruebas en entornos web
1.8.2. Integración de tecnologías de reconocimiento de elementos y análisis visual en web testing
1.8.3. Estrategias para la detección automática de cambios y problemas de rendimiento en aplicaciones web mediante IA
1.8.4. Evaluación de herramientas específicas para la mejora de la eficiencia en el web testing con IA

1.9. Mobile Testing Mediante IA    

1.9.1. Desarrollo de estrategias de testing para aplicaciones móviles con componentes de inteligencia artificial
1.9.2. Integración de herramientas de testing específicas para plataformas móviles basadas en IA
1.9.3. Uso de algoritmos de aprendizaje automático para la detección de problemas en el rendimiento de aplicaciones móviles
1.9.4. Estrategias para la validación de interfaces y funciones específicas de aplicaciones móviles mediante IA

1.10. Herramientas de QA con IA    

1.10.1. Exploración de herramientas y plataformas de QA que incorporan funcionalidades de Inteligencia Artificial    
1.10.2. Evaluación de herramientas para la gestión y ejecución eficiente de pruebas en proyectos con IA
1.10.3. Uso de algoritmos de machine learning para la generación y optimización de casos de prueba    
1.10.4. Estrategias para la selección y adopción efectiva de herramientas de QA con capacidades de IA

Un programa universitario flexible, sin horarios fijos y con un contenido disponible las 24 horas del día. ¡Matricúlate ya!”