AI для тестування
Використовуйте АІ, щоб зменшити рутину, прискорити тестування та вивести QA-процеси на новий рівень
Євгенія Вишневська
Senior QA Engineer у
AI for testing course для:
ДО ПРОГРАМИ КУРСУ ВХОДЯТЬ:
-
AI в тестуванні з нуля
Зрозумієте, як AI змінює роль QA-фахівців, які процеси він може автоматизувати та як безпечно інтегрувати його у свою роботу.
-
Генерація тестів, API-запитів та SQL-кодів
Навчитеся створювати тест-кейси, API-тести й SQL-запити через ChatGPT, Copilot, Claude та інші АІ-інструменти.
-
Автоматизація документації та звітності
Дізнаєтесь, як генерувати тест-плани, звіти, user stories та acceptance-критерії у форматах Markdown або Confluence, зменшуючи час на рутину.
-
Інтеграція AI
Інтегруєте AI в CI/CD, GitHub, Jira та лог-аналіз. У фіналі курсу створите власного QA-асистента або автоматизований процес тестування з AI.
ЛЕКТОРКА
Євгенія Вишневська
Senior QA Engineer у Google
-
в Google відповідає за якість і тестування продуктів, що використовують штучний інтелект і великі мовні моделі (LLM)
-
створювала QA-стратегії з нуля для AI-проєктів у FinTech, MedTech і Supply Chain, розробляла документацію та навчальні програми для команд
-
авторка чек-листів для FinTech, MedTech, IoT і Blockchain, що стали основою внутрішніх рев’ю-процесів та скоротили кількість пропущених edge cases
Програма AI for testing course:
-
01 заняття
Знайомство. Вступ до AI в QA: можливості, виклики та ролі
- Зрозумієте, як AI змінює роль QA-фахівця та процеси тестування
- Розберете основні поняття AI (ML, NLP, LLM, Computer Vision) у контексті тестування
- Ознайомитеся з поточними трендами та викликами використання AI в QA
- Навчитеся писати базові запити (prompts) для AI в тестових сценаріях
-
02 заняття
Аудит власних задач: де AI може допомогти вже сьогодні
- Проаналізуєте свої QA-задачі та визначите, де AI може бути корисним
- Дізнаєтесь, як створювати власну AI Use Map для тестових процесів
- Зрозумієте матрицю «простота впровадження / ефективність» для вибору AI-рішень
- Ознайомитеся з типами AI-інструментів для ручного, автоматизованого та нефункціонального тестування
-
03 заняття
Етика, помилки, контроль якості AI-результатів
- Зрозумієте, чому не можна повністю довіряти AI в тестуванні
- Розберетеся, що таке AI-галюцинації та як перевіряти достовірність результатів
- Ознайомитеся з етичними аспектами використання AI в QA (bias, прозорість, відповідальність)
- Навчитеся застосовувати принцип «тестування тестів» для перевірки AI-відповідей
-
04 заняття
Генерація тест-кейсів: з user story, флоу
- Дізнаєтесь, як перетворити user story або баг на набір тест-кейсів
- Розберете, які типи тестів може згенерувати AI (позитивні, негативні, edge cases)
- Зрозумієте, як формулювання промпта впливає на якість результату
- Навчитеся представляти тести у форматах Markdown, таблиць або YAML
- Зможете адаптувати AI-відповіді для реального тестування
-
05 заняття
Генерація API-запитів + тестів
- Навчитеся генерувати API-запити й тести на основі Swagger/OpenAPI
- Дізнаєтесь, як перевіряти структуру відповіді, статуси та обробку помилок
- Зрозумієте, як AI допомагає прискорити створення тестів для API
- Зможете писати якісні промпти для API-тестування
-
06 заняття
AI та SQL: запити до БД, генерація тестових даних
- Навчитеся формулювати запити до AI для генерації SQL-коду
- Дізнаєтесь, як створювати таблиці й тестові дані за допомогою AI
- Ознайомитеся з методами валідації даних у БД на основі сценаріїв
- Зрозумієте, як AI може допомогти в аналізі даних: пошук аномалій, повторів, трендів
- Зможете використовувати промпт-шпаргалку для задач SQL-тестування
-
07 заняття
Автоматичне створення документації: тест-плани, звіти, резюме тестів
- Навчитеся формулювати промпти для створення тест-планів, стратегій та звітів
- Дізнаєтесь, як оформлювати тестову документацію у форматі Markdown
- Ознайомитеся з можливостями інтеграції AI-документів у Confluence / Google Docs
- Зрозумієте, як автоматизувати створення звітності за допомогою AI
-
08 заняття
UI-тестування з AI
- Зможете генерувати UI-тести на основі опису інтерфейсу
- З’ясуєте, як AI допомагає порівнювати скриншоти й знаходити візуальні дефекти
- Ознайомитеся з принципами доступності (WCAG) та їхньою перевіркою через AI
- Навчитеся створювати промпти для аналізу layout, UX та accessibility
-
09 заняття
Автоматизація тестів через AI
- Навчитеся формулювати промпти для генерації автоматизованих тестів
- Зрозумієте, коли доцільно генерувати код тестів через AI, а коли — писати вручну
- Розберете ризики AI-помилок у згенерованому коді та способи ревізії
- Ознайомитеся з можливостями інтеграції AI з інструментами автоматизації (Selenium, Testim)
-
10 заняття
AI в security-тестуванні
- Ознайомитеся з OWASP Top 10 і зрозумієте типові вразливості вебдодатків
- Навчитеся формулювати промпти для пошуку SQL Injection, XSS та інших вразливостей
- Дізнаєтесь, як AI може допомагати у перевірці конфігів, токенів та prompt injection
- Зрозумієте роль AI в забезпеченні безпеки під час тестування
-
11 заняття
AI в командних процесах: Jira, Slack, Docs
- Навчитеся генерувати Jira-тікети з описом, типом та acceptance criteria
- Дізнаєтесь, як AI може створювати звіти для командної комунікації в Slack
- Ознайомитеся з автоматизацією документації (changelog, meeting notes, user guides)
- Зрозумієте, як AI допомагає оптимізувати командну взаємодію в QA-процесах
-
12 заняття
AI в DevOps-процесах: CI/CD, лог-аналіз, GitHub
- Навчитеся формулювати промпти для аналізу логів та пошуку причин збоїв
- З’ясуєте, як AI допомагає в CI/CD для виявлення помилок і генерації фіксів
- Ознайомитеся з використанням GitHub Copilot для Pull Request summary
- Зможете застосовувати AI для автоматизації log-analysis та incident response
-
13 заняття
Побудова свого AI-процесу
- Навчитеся визначати процеси, які можна автоматизувати за допомогою AI
- Дізнаєтесь, як створити MVP-процес або AI-асистента для QA
- Зрозумієте, як пріоритизувати задачі та оцінювати ефективність AI-впровадження
- Зможете підготувати свій кейс до реалізації у вигляді фінального проєкту
-
14 заняття
Захист курсових робіт (фінальних проєктів)
- Зможете презентувати свій AI-кейс у форматі, зрозумілому для команди
- Дізнаєтесь, як оцінити ефективність автоматизації: час, якість, стабільність
- Ознайомитеся з досвідом інших студентів та навчитеся давати конструктивний фідбек
- Зрозумієте, як виглядає реальне впровадження AI в QA-процеси
реєстрація
Підключайтеся до курсу, щоб інтегрувати AI у свої QA-процеси й зосередитися на якості, а не на рутині.
СТАРТ КУРСУ — У ЧЕРВНІ 2026 РОКУ