Curs Nou – Folosirea Inteligentei Artificiale (AI) in Testarea Software
Testarea software modernă s-a schimbat radical, iar profesioniștii QA trebuie să se adapteze rapid pentru a face față aplicațiilor care integrează Inteligența Artificială. Cursul „Folosirea Inteligenței Artificiale (AI) în Testarea Software” de pe Udemy, creat de Radu Popescu, este soluția directă pentru a învăța cum să testezi sisteme AI non-deterministice și cum să validezi corectitudinea rezultatelor generate de acestea. Parcurgând acest material, vei câștiga abilitățile tehnice necesare pentru a descoperi vulnerabilitățile ascunse ale modelelor de limbaj (LLM) și vei ști cum să folosești asistenții inteligenți pentru a-ți automatiza munca.
Ce vei învăța în acest curs despre integrarea AI în QA:
- Adoptarea unui mindset non-deterministic: Cum să evaluezi sisteme inteligente care pot oferi rezultate diferite, dar la fel de corecte, pentru exact aceleași date de intrare (input).
- Strategii de testare adversarială și fuzzing: Tehnici ofensive pentru manipularea datelor și prevenirea riscurilor de securitate, precum atacurile de tip prompt injection.
- Conceptul LLM-as-a-Judge: Cum să folosești modele AI puternice direct în scripturile tale de testare pentru a analiza, nota și automatiza validarea rezultatelor complexe (output testing).
- Generarea eficientă a cazurilor de testare: Folosirea inteligenței artificiale pentru a crea automat test cases detaliate, pornind exclusiv de la specificațiile produsului.
- Generarea testelor automate: Utilizarea asistenților AI pentru a crea scripturi de automatizare, pornind de la specificațiile produsului.
- Testarea performanței AI: Evaluarea eficienței modelelor de limbaj prin măsurarea metricilor legate de tokens.
Tranziția la Testarea Augmentată de AI și Mindset-ul Non-deterministic
Folosirea AI-ului în munca unui QA necesită o schimbare de mindset, nu doar de instrumente (tool-uri). Foarte multe sisteme care integrează Inteligența Artificială sunt non-deterministice; adică pot oferi rezultate diferite, dar la fel de corecte, pentru același input. Prin urmare, testarea în ziua de azi nu se mai rezumă la “voi face X și mă aștept să se întâmple Y”, ci la “voi face X și mă aștept să se întâmple Y sau Z, Q, K etc.”.
O altă schimbare de perspectivă ține de atitudinea benignă sau cooperantă a testerului, care trebuie îndreptată puțin mai mult spre zona adversarială (ofensivă). AI-ul deschide nenumărate posibilități de dezvoltare, dar și noi moduri de a face rău; prin urmare, este esențial ca un QA să pună un accent mai mare decât până acum pe această zonă.
Strategii de Testare
Înainte de toate, este bine să înțelegem (în mare) cum funcționează un tool AI, iar apoi, cunoscându-i componentele, vom putea să construim o strategie eficientă de testare. Conceptul de “fuzzing” este foarte important în contextul AI, mai ales când discutăm despre termeni precum non-determinism și testare adversarială. Pe partea de validare a rezultatelor (output testing), pentru a face față noilor provocări, este nevoie să abordăm și conceptul de “LLM-as-a-Judge”.
Prin urmare, testarea software se schimbă mult și rapid, deci avem nevoie să adoptăm noile tehnologii și strategii cât mai curând.
Cursul beneficiază de update-uri periodice, așa că îți recomand să revii asupra lui din când în când pentru a fi mereu la curent cu noile informații.
Sustine continutul gratuit
