AISTQEاختبار البرمجيات وهندسة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
نبذة عن الدورة التدريبية
أصبحت أنظمة البرمجيات الحديثة معقدة بشكل متزايد بسبب البنيات السحابية الأصلية،وأنابيب التسليم المستمر، والخدمات المصغرة، والتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تواجه أساليب ضمان الجودة التقليدية (QA) صعوبة في مواكبة سرعة وحجم وتعقيد دورات التطوير الحديثة. يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل كيفية إجراء الاختبار بسرعة من خلال تمكين التحليلات التنبؤية، والكشف الآلي عن العيوب، وتوليد حالات الاختبار الذكي
المخرجات الرئيسية
In today’s rapidly evolving world, AI and Blockchain technologies are transforming industries, but the skills gap is widening. Millions struggle to find accessible, real-world certification programs that truly prepare them for the future of work. The challenge is clear: How do we upskill global talent with relevant, practical knowledge that keeps pace with innovation? At AI CERTs®, we saw this urgent need and decided to act.
The Spark: Why AI CERTs® Was Born
We believe talent is everywhere, but opportunity is not. Our founders witnessed a common barrier: future-ready education in AI and Blockchain was often locked behind complicated, expensive, or outdated courses. That’s why AI CERTs® was created to offer role-based trusted artificial intelligence certificate programs and blockchain certifications that are accessible to every learner, no matter if they have a tech background or not.
محتوى الدورة التدريبية
يستكشف المشاركون تطور ضمان الجودة من أساليب الاختبار اليدوي إلى أطر الاختبار الآلية الحديثة المستخدمة في بيئات Agile وDevOps. تسلط المناقشة الضوء على كيف أدى التعقيد المتزايد للبرمجيات إلى الحاجة إلى حلول اختبار أكثر ذكاءً.
يتناول هذا القسم عمليات ضمان الجودة الأساسية بما في ذلك دورة حياة اختبار البرمجيات (STLC)، وتخطيط الاختبار، وتصميم حالة الاختبار، والتنفيذ، وإدارة العيوب. يتعلم المشاركون كيفية تكامل أنشطة ضمان الجودة مع منهجيات التطوير الحديثة مثل Agile وCI/CD.
يتم تعريف المشاركين بدور الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة الاختبار من خلال الأتمتة الذكية والتنبؤ بالعيوب ونماذج الاختبار التكيفية. يتم استكشاف أمثلة لأدوات وأطر الاختبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
يكتسب المشاركون فهمًا لأساسيات الذكاء الاصطناعي بما في ذلك الأنظمة الذكية ونماذج التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف وتطبيقاتها في بيئات الاختبار.
يقدم هذا الموضوع خوارزميات التعلم الآلي الشائعة مثل نماذج التصنيف ونماذج الانحدار وتقنيات التجميع المستخدمة للتنبؤ بالعيوب واكتشاف الشذوذ.
يستكشف المشاركون بنيات التعلم العميق بما في ذلك الشبكات العصبية وكيف تمكن من التعرف على الأنماط لتحليل بيانات الاختبار والتنبؤ بسلوك المستخدم ومراقبة النظام المعقد.
تدرس الوحدة استخدام نماذج لغوية كبيرة لإنشاء الاختبارات تلقائيًا، وتحليل تقارير الأخطاء، ومراجعة الوثائق الذكية.
يقوم المشاركون بتحليل مجموعة بيانات نموذجية من مشروع اختبار البرمجيات وتحديد أنماط العيوب المحتملة باستخدام منطق التعلم الآلي البسيط وتحليل البيانات الاستكشافية.
يراجع المشاركون بنية أطر الأتمتة بما في ذلك أساليب الاختبار القائمة على الكلمات الرئيسية والبيانات والسلوك.
يستكشف هذا الموضوع كيف يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إنشاء حالات اختبار محسنة تلقائيًا استنادًا إلى متطلبات النظام وبيانات العيوب التاريخية وسلوك النظام.
يتعلم المشاركون كيف يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد حالات الاختبار عالية المخاطر وتحديد أولويات أنشطة الاختبار بناءً على أنماط استخدام النظام والأعطال التاريخية.
توضح الجلسة كيف يمكن دمج أدوات اختبار الذكاء الاصطناعي في خطوط أنابيب DevOps لأتمتة اختبار الانحدار وتحسين موثوقية النشر.
يستكشف المشاركون النماذج التنبؤية التي تحلل بيانات الاختبار التاريخية للتنبؤ بالعيوب المحتملة قبل النشر.
يركز هذا القسم على كيفية تمكن التعلم الآلي من تحديد الأنماط المرتبطة بعيوب البرامج ودعم استراتيجيات الاختبار الوقائي.
يفحص المشاركون كيف يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقييم مكونات النظام وتحديد أولويات أنشطة الاختبار بناءً على احتمالات المخاطر.
يغطي هذا الموضوع أدوات المراقبة القائمة على الذكاء الاصطناعي التي تحلل سجلات النظام وأنماط الأخطاء ومخرجات الاختبار للكشف عن الحالات الشاذة ومشكلات الأداء.
يقوم المشاركون بتصميم نموذج تنبؤي للكشف عن العيوب باستخدام بيانات العيوب التاريخية ويقترحون استراتيجيات لتقليل حالات فشل البرامج المتكررة.
يتعلم المشاركون مبادئ البرمجة اللغوية العصبية بما في ذلك الترميز وتحليل المشاعر وتصنيف النصوص المستخدمة في تحليل وثائق ضمان الجودة.
توضح الجلسة كيف يمكن لتقنيات البرمجة اللغوية العصبية أتمتة تفسير المتطلبات وإنشاء حالات الاختبار وتحليل تعليقات المستخدمين.
يستكشف المشاركون كيف تساعد برامج الماجستير في القانون في مراجعة الوثائق تلقائيًا، وفرز الأخطاء، وإنشاء نصوص الاختبار.
يبحث هذا القسم في كيفية قدرة نماذج معالجة اللغة الطبيعية على تصنيف تقارير العيوب وتحديد الأسباب الجذرية ودعم عمليات الحل الأسرع.
يقوم المشاركون بمراجعة مفاهيم اختبار الأداء الرئيسية بما في ذلك اختبار التحميل واختبار الإجهاد وتحليل قابلية التوسع وقياس أداء النظام.
يستكشف هذا الموضوع كيفية قيام نماذج التعلم الآلي بتحليل سجلات النظام ومقاييس الأداء للكشف عن أنماط السلوك غير الطبيعية.
يتعلم المشاركون كيف تقوم أدوات التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بإنشاء لوحات معلومات مرئية توفر رؤى حول أداء النظام ونتائج الاختبار.
تدرس الوحدة كيفية تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي لأداء البنية التحتية السحابية وضبط معلمات الاختبار تلقائيًا استنادًا إلى سلوك النظام.
يقوم المشاركون بإجراء تحليل أداء محاكي لتطبيق قائم على السحابة وتفسير رؤى الأداء التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
يستكشف المشاركون كيف تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بإنشاء سيناريوهات اختبار استكشافية بشكل ديناميكي استنادًا إلى أنماط تفاعل المستخدم.
يقدم هذا القسم أدوات الذكاء الاصطناعي القادرة على اكتشاف الثغرات الأمنية من خلال التحليل السلوكي واكتشاف الحالات الشاذة.
يفحص المشاركون أمثلة من العالم الحقيقي حيث أدى الاختبار القائم على الذكاء الاصطناعي إلى تحسين اكتشاف نقاط الضعف في الأنظمة المعقدة.
يوضح هذا الموضوع كيف تحدد نماذج الذكاء الاصطناعي التهديدات السيبرانية المحتملة وتدعم استراتيجيات اختبار الأمان الاستباقية.
يتعلم المشاركون كيف يضمن الاختبار المستمر الجودة طوال مسار التطوير من خلال أتمتة مراحل الاختبار.
يبحث هذا الموضوع في كيفية قيام نماذج الذكاء الاصطناعي بتحسين اختبار الانحدار من خلال تحديد حالات الاختبار ذات الصلة تلقائيًا.
يستكشف المشاركون أنظمة المراقبة الآلية التي تكتشف حالات الفشل أثناء دورات التطوير والنشر.
يقدم هذا القسم أطر عمل ذكية تعطي الأولوية لأنشطة الاختبار بناءً على مستويات مخاطر النظام.
يقوم المشاركون بتصميم خط أنابيب CI/CD يشتمل على اختبار الانحدار المدعوم بالذكاء الاصطناعي ومراقبة الجودة الآلية.
يستكشف المشاركون كيفية تحليل النماذج التنبؤية لبيانات الاختبار لتوقع أعطال النظام وتحسين استراتيجيات ضمان الجودة.
يبحث هذا الموضوع في كيفية تحديد نماذج التعلم الآلي لسلوكيات النظام النادرة والحالات الهامشية التي قد تتجاهلها الاختبارات التقليدية.
يقوم المشاركون بتحليل التقنيات الناشئة مثل أنظمة الاختبار المستقلة وأتمتة الاختبارات ذاتية الشفاء.
تستكشف الجلسة كيفية تكامل الذكاء الاصطناعي مع بيئات blockchain وإنترنت الأشياء والحوسبة السحابية لدعم سيناريوهات الاختبار المتقدمة.
يقوم المشاركون بتحديد بنية إطار ضمان الجودة الذكي الذي يدمج نماذج الذكاء الاصطناعي وأدوات الأتمتة وعمليات CI/CD.
يقوم المشاركون بتصميم استراتيجية اختبار شاملة تتضمن التحليلات التنبؤية والأتمتة الذكية واختبارات الأمان.
يرشد هذا القسم المشاركين خلال تصميم سير العمل لخطوط أنابيب الاختبار الآلية باستخدام نماذج القرار القائمة على الذكاء الاصطناعي.
يقدم المشاركون نتائج مشاريعهم، موضحين كيف تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحسين كفاءة وموثوقية اختبار البرامج.
يقدم المشاركون مشاريعهم النهائية ويتلقون تعليقات الخبراء حول التصميم واستراتيجية التنفيذ وقابلية التوسع لحل ضمان الجودة القائم على الذكاء الاصطناعي.
على من يجب الحضور؟
مهندسو اختبار البرمجيات
مهندسو ضمان الجودة
مهندسو أتمتة الاختبار
قادة ضمان الجودة/مديرو ضمان الجودة
مهندسو DevOps