Главная / Курсы / Для тестировщиков / Нейросети для тестировщиков
Нейросети для тестировщиков
Академия Эдюсононлайн-школа · 32 курса
Тестировщики тратят часы на написание тест-кейсов, анализ требований и подготовку тестовых данных. Нейросети сокращают эту работу в несколько раз: генерируют сценарии за минуты, находят пробелы в требованиях, автоматизируют рутину.
Оценка редакции ▴ 4.7
Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.
✓Плюсы
- Диплом о профпереподготовке гос. образца
- Рассрочка без процентов
- Бессрочный доступ к курсу с регулярными обновлениями и 9 проектами в портфолио
–Минусы
- Нет помощи с трудоустройством после окончания курса
Для начинающих тестировщиков и инженеров QA, которые хотят освоить ИИ-инструменты для автоматизации тестирования и повысить конкурентоспособность на рынке труда.
Бонусы и преимущества
Чему учит курс
- Освоите работу с нейросетями — от первых промптов до собственных ИИ-агентов
- Научитесь применять LLM в тестировании: анализировать требования, генерировать тестовые данные и автотесты
- Получите документ об образовании установленного образца и диплом Академии Эдюсон
- Сможете создавать инструкции-пайплайны и тестировать большие языковые модели (LLM)
- Научитесь создавать корпоративные библиотеки промптов, проектировать ИИ-агентов и оценивать эффективность их использования
- Освоите новое направление — тестирование ИИ-приложений и больших языковых моделей
Программа курса (12 модулей)
Онлайн-курс «Нейросети для тестировщиков» за 2 месяца научит применять LLM в тестировании, создавать ИИ-агентов и тестировать большие языковые модели. Рассчитан на начинающих и опытных тестировщиков, а также QA-лидов.
- 1Что такое ИИ / LLM / машинное обучениеосновы работы LLM
- 2Промпт-инжинирингструктура промпта и методы
- 3Gemini для QAAPI, интерфейс и интеграция
- 4ИИ-помощники разработчика и тестировщикаGitHub Copilot, Codex
- 5Платформы быстрой разработки (No / Low-code) и ИИ-ассистентыTestRigor
- 6Создание ИИ-ассистентаархитектура и пайплайны
- 7Визуальное тестирование и тестовые данныеApplitools
- 8Агентные среды: Codex и Antigravity 2.0анализ веб-приложений
- 9Продвинутый промпт-инжинирингтехники рассуждения
- 10ИИ-агентыархитектура и системы
- 11n8n в тестированиирабочие процессы и интеграция с LLM
- 12Тестирование ИИ-инструментовфункциональное, нефункциональное тестирование
Навыки после курса
Покрытие навыков направления Высокое покрытие
Какие темы подборки «Нейросети для тестировщиков» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.
Закрывает
- Построение структурированных промптов для QA-задач (роль → контекст → задача → формат → ограничения) в чат-моделях (ChatGPT, Gemini, Claude)
- Генерация тест-кейсов, чек-листов и BDD-сценариев из требований с помощью LLM с последующей ручной валидацией
- Анализ требований и пользовательских историй с помощью ИИ: поиск противоречий, пробелов и пропущенных сценариев
- Применение техник few-shot, chain-of-thought и итеративного уточнения промптов для сложных тестовых задач
- Оформление баг-репортов и тестовой документации (тест-план, отчёт о тестировании) с помощью ИИ по шаблонам команды
- Генерация и рефакторинг автотестов (UI, API, unit) в ИИ-ассистентах разработчика (GitHub Copilot, Cursor, Codex)
- Подготовка тестовых данных и подбор граничных значений и edge-кейсов с помощью ИИ
- Распознавание галлюцинаций и ошибок LLM, проверка сгенерированных артефактов и понимание ограничений моделей
- Соблюдение правил безопасности данных при работе с ИИ: что нельзя отправлять в внешние сервисы, работа с корпоративными и локальными моделями
- Анализ логов, отчётов и падений в CI/CD (Jenkins, GitLab CI, Allure) с помощью ИИ для поиска первопричины
- Работа с low-code и ИИ-платформами автоматизации тестирования (TestRigor, Katalon, Testim)
- Визуальное тестирование и тестирование интерфейсов с ИИ-инструментами сравнения скриншотов (Applitools, Percy)
- Тестирование ИИ-функциональности как объекта качества: критерии приёмки, проверка на галлюцинации и промпт-инъекции, оценка стабильности ответов
Не входит в программу
- Сборка собственного ИИ-помощника QA на базе своей документации (кастомные GPT, RAG-сервисы, ассистенты в Notion/Confluence)
Описание курса
Тестировщики тратят часы на написание тест-кейсов, анализ требований и подготовку тестовых данных. Нейросети сокращают эту работу в несколько раз: генерируют сценарии за минуты, находят пробелы в требованиях, автоматизируют рутину. Курс учит использовать большие языковые модели (LLM) и специализированные ИИ-инструменты так, чтобы они работали на результат, а не создавали дополнительные проблемы. Тестировщик научится отличать полезные подсказки нейросети от ошибок и интегрировать ИИ в реальный процесс тестирования.
Практический результат
После курса тестировщик генерирует тест-кейсы через Gemini вместо ручного написания, экономя 5–10 часов в неделю. Использует ИИ-ассистентов для анализа требований и поиска багов в логике. Интегрирует нейросети в автоматизацию через API и платформы без кода. Строит эффективные запросы к моделям, понимает их ограничения и галлюцинации. Собирает портфолио из 9 реальных проектов для собеседований и демонстрирует работодателю, что готов работать с современным инструментарием.
Отзывы о курсе
Что рассказывают студенты, прошедшие курс.
Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.
Оставить отзыв о курсе
Похожие курсы — Нейросети для тестировщиков
Otus
4.2/5 ИИ в тестировании: ускорение процессов и проверка ИИ-функций
Доступна рассрочка на оплату
TeachMeSkills
3.9/5 Тестирование с AI: полный курс
Практикоориентированный формат (85% практики) с живым общением позволяет сразу применять AI-инструменты в реальных QA-задачах: генерации тестов, анализе логов и подготовке баг-репортов
Karpov Courses
4.5/5 Инженер машинного обучения (ML-engineer) для начинающих
Практический фокус: 600+ заданий и реальные проекты в портфолио
Skillbox
4.1/5 Профессия Инженер по тестированию + ИИ
Доступна рассрочка на оплату