INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) AO SERVIÇO DOS TESTES DE SOFTWARE – INICIAÇÃO E BOAS PRÁTICAS
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A formação Inteligência Artificial (IA) ao serviço dos testes de software – Iniciação e boas práticas destina‑se a testadores, profissionais de qualidade, gestores de projeto e equipas de QA que pretendem integrar a IA nos seus processos de testes. Ao longo de 2 dias (14 horas), os participantes aprendem os fundamentos da IA aplicados aos testes, utilizam Prompt Engineering para gerar casos de teste, exploram a automação de testes com apoio de IA e analisam resultados de forma inteligente. A formação aborda ainda os limites, desafios éticos, enviesamentos e requisitos regulatórios (AI Act), garantindo uma adoção responsável e eficaz da IA nos testes de software.
- Reconhecer os princípios fundamentais da IA e as suas aplicações nos testes de software
- Identificar técnicas de Prompt Engineering para a geração de casos de teste
- Utilizar a IA para a automação de testes de software
- Avaliar os riscos e os desafios éticos associados à utilização da IA nos testes de software
Introdução à IA nos testes de software
• Definições e conceitos fundamentais de IA: Machine Learning, Deep Learning, NLP
• Panorama das aplicações da IA na garantia da qualidade de software
• O contributo da IA generativa para os testes de software
• Principais técnicas para utilizar IA generativa nos testes
Exemplos de exercícios práticos
• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Revisão e análise de projetos que integraram IA nos testes
Prompt engineering e geração de casos de teste
• Redigir e testar prompts para gerar automaticamente casos de teste funcionais
• Técnicas de prompting
• Criação assistida de casos de teste com IA
• Escolha de modelos de linguagem em função das atividades (benchmarks)
Exemplos de exercícios práticos
• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Revisão de User Stories e geração de critérios de aceitação
• Conceção de testes a partir de requisitos e User Stories com ou sem critérios de aceitação
• Refatorização de casos de teste existentes
• Análise de relatórios de anomalias
Automação de testes com IA
• Automação inteligente: da geração de scripts à execução automatizada
• Utilização da IA para análise dos resultados de testes
• Integração da IA em ferramentas de automação (ex.: Selenium com IA, Test.AI)
Exemplos de exercícios práticos
• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Automatização de testes a partir de dados fornecidos à IA
• Automatização de testes a partir de dados gerados por IA
• Geração de testes automatizados com IA
Desafios, limites e ética da IA nos testes
• Alucinações: como detetar erros de IA e métricas de avaliação
• Proteção de dados: gestão de riscos e soluções
• Enviesamentos: exemplos concretos e formas de mitigação
• Regulação da IA – European AI Act
Exemplos de exercícios práticos
• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Comparação de resultados obtidos com o mesmo prompt no mesmo modelo ou em modelos diferentes
• Comparação de resultados obtidos com a mesma pergunta formulada com prompts diferentes
O conteúdo deste programa pode ser objeto de adaptação em função dos níveis, pré-requisitos e necessidades dos participantes.
Facilitador que combina know-how com experiência empresarial e competências pedagógicas, para dar resposta a necessidades operacionais e potenciar a aprendizagem.
Objetivos da formação
- Reconhecer os princípios fundamentais da IA e as suas aplicações nos testes de software
- Identificar técnicas de Prompt Engineering para a geração de casos de teste
- Utilizar a IA para a automação de testes de software
- Avaliar os riscos e os desafios éticos associados à utilização da IA nos testes de software
Duração da formação
Programa da formação
Introdução à IA nos testes de software
• Definições e conceitos fundamentais de IA: Machine Learning, Deep Learning, NLP
• Panorama das aplicações da IA na garantia da qualidade de software
• O contributo da IA generativa para os testes de software
• Principais técnicas para utilizar IA generativa nos testes
Exemplos de exercícios práticos
• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Revisão e análise de projetos que integraram IA nos testes
Prompt engineering e geração de casos de teste
• Redigir e testar prompts para gerar automaticamente casos de teste funcionais
• Técnicas de prompting
• Criação assistida de casos de teste com IA
• Escolha de modelos de linguagem em função das atividades (benchmarks)
Exemplos de exercícios práticos
• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Revisão de User Stories e geração de critérios de aceitação
• Conceção de testes a partir de requisitos e User Stories com ou sem critérios de aceitação
• Refatorização de casos de teste existentes
• Análise de relatórios de anomalias
Automação de testes com IA
• Automação inteligente: da geração de scripts à execução automatizada
• Utilização da IA para análise dos resultados de testes
• Integração da IA em ferramentas de automação (ex.: Selenium com IA, Test.AI)
Exemplos de exercícios práticos
• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Automatização de testes a partir de dados fornecidos à IA
• Automatização de testes a partir de dados gerados por IA
• Geração de testes automatizados com IA
Desafios, limites e ética da IA nos testes
• Alucinações: como detetar erros de IA e métricas de avaliação
• Proteção de dados: gestão de riscos e soluções
• Enviesamentos: exemplos concretos e formas de mitigação
• Regulação da IA – European AI Act
Exemplos de exercícios práticos
• Exercícios práticos realizados durante a sessão
• Comparação de resultados obtidos com o mesmo prompt no mesmo modelo ou em modelos diferentes
• Comparação de resultados obtidos com a mesma pergunta formulada com prompts diferentes
O conteúdo deste programa pode ser objeto de adaptação em função dos níveis, pré-requisitos e necessidades dos participantes.
Formador
Facilitador que combina know-how com experiência empresarial e competências pedagógicas, para dar resposta a necessidades operacionais e potenciar a aprendizagem.
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