Usa IA en el trabajo diario para QA Manual y Automation
About this course
En el mundo actual del desarrollo de software, la calidad es fundamental y cada vez más desafiante debido a la velocidad y complejidad de los proyectos. Este curso "Usar inteligencia artificial para QA manual y automation" está diseñado para profesionales y entusiastas del aseguramiento de calidad que desean revolucionar su forma de trabajar incorporando herramientas de inteligencia artificial como GitHub Copilot y la API de GPT.Aprenderás desde los fundamentos del QA manual y la automatización hasta cómo integrar estas poderosas herramientas de IA para optimizar y acelerar la creación de casos de prueba, la generación de scripts automatizados, el análisis inteligente de defectos y la automatización de reportes. Te guiaremos paso a paso en la configuración de tu entorno de trabajo, incluyendo la instalación y activación de GitHub Copilot y la configuración de la API de OpenAI para que puedas experimentar con ejemplos reales y aplicables.Además, descubrirás técnicas avanzadas como la generación de datos sintéticos, la automatización inteligente basada en riesgos, y la integración de pruebas automatizadas en pipelines de CI/CD. También abordaremos aspectos éticos y las mejores prácticas para un uso responsable y efectivo de la IA en QA.Este curso es ideal tanto para testers manuales que quieren potenciar su trabajo como para especialistas en automatización que buscan innovar y mejorar su productividad. No se requieren conocimientos previos en IA, solo ganas de aprender y transformar tu carrera en QA.
58/100
CourseAsk score
- What the provider tells you
- 38/45
- Who stands behind it
- 8/35
- How complete the listing is
- 12/20
Scores how much the provider publishes and who stands behind it — not how well it is taught.
What you'll learn
- understand the fundamentals of manual and automated QA
- integrate GitHub Copilot into testing workflows
- set up and utilize the OpenAI API for practical applications
- generate automated test scripts and optimize test case creation
- analyze defects intelligently and enhance reporting processes
- implement risk-based intelligent automation
- apply best practices for ethical use of AI in QA
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