Главная / Курсы / Для тестировщиков / ИИ в тестировании: ускорение процессов и проверка…

Нейросети для тестировщиков Рассрочка 4 мес Онлайн

ИИ в тестировании: ускорение процессов и проверка ИИ-функций

Otus
онлайн-школа · 2 курса

Курс для инженеров по тестированию, руководителей групп и старших тестировщиков. Научитесь применять ИИ и большие языковые модели (LLM) для ускорения процессов тестирования, генерации тестовых данных и автотестов.

▴ 4.2оценка редакции
Стоимостьот 90 000 ₽
Рассрочкаот 8 250 ₽/мес
Длительность4 мес
ФорматОнлайн
ШколаOtus
НаправленияНейросети для тестировщиков

Оценка редакции ▴ 4.2

Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.

✓Плюсы

  • Доступна рассрочка на оплату
  • Практика с первых занятий + выпускной проект
  • Доступ к записям и материалам остается навсегда

–Минусы

  • Нет помощи с трудоустройством — курс ориентирован на развитие компетенций в текущей роли, а не на смену позиции
Для кого

Для инженеров тестирования с опытом 2+ лет, которые хотят системно внедрить ИИ в процессы QA

Бонусы и преимущества

Налоговый вычет 13%Можно вернуть до 13% стоимости через налоговый вычет.
Бессрочный доступДоступ к материалам курса навсегда после окончания.
Поддержка наставникаКуратор или ментор на протяжении всего обучения.
Дополнительные преимуществаВозможность получить сертификат о прохождении обучения

Чему учит курс

  • Уверенно применять большие языковые модели (LLM) в ключевых задачах тестирования
  • Различать, где большие языковые модели (LLM) реально усиливают процесс, а где создают риски
  • Применять ИИ для анализа требований, подготовки тестовой документации и поиска пропущенных сценариев
  • Тестировать ИИ-функциональность как отдельный объект качества
  • Проектировать и системно внедрять ИИ-процессы в работу команды
  • Формулировать критерии приёмки для ответа ИИ-фичи

Программа курса (8 модулей)

Курс «ИИ в тестировании» предназначен для инженеров по тестированию, руководителей групп и старших тестировщиков. Программа состоит из 8 модулей и охватывает применение больших языковых моделей (LLM) в задачах тестирования, от анализа требований до генерации автотестов и тестирования ИИ-функциональности. Обучение проходит онлайн с практическими заданиями и выпускным проектом.

  1. 1
    Введение в LLM
    Основы нейронных сетей и LLM
  2. 2
    Тестирование документации
    Генерация тестовой документации с помощью ИИ
  3. 3
    Генерация дефектов
    Использование ИИ для генерации дефектов и автотестов
  4. 4
    Автоматизация тестирования
    Использование ИИ в автоматизации тестирования
  5. 5
    Ревью автотестов
    Автоматизация ревью автотестов с помощью ИИ
  6. 6
    Внедрение ИИ в команду
    Интеграция ИИ в команду QA и повседневные задачи
  7. 7
    Тестирование ИИ-моделей
    Тестирование ИИ-моделей и выявление уязвимостей
  8. 8
    Проектная работа
    Разработка выпускного проекта на основе полученных навыков

Навыки после курса

Применять большие языковые модели (LLM) в задачах тестированияРазличать риски и преимущества использования LLMПрименять ИИ для анализа требований и подготовки документацииТестировать ИИ-функциональностьПроектировать и внедрять ИИ-процессы в командуГенерировать тестовые данныеГенерировать API-автотестыСоздавать баг-репорты с помощью ИИ

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) — качество генерации тест-артефактов напрямую зависит от структуры запроса и переданного контекста продукта
  • Генерация тест-кейсов, чек-листов и BDD-сценариев из требований с помощью LLM с последующей ручной валидацией — ключевая ежедневная экономия времени тестировщика и самый частый сценарий применения ИИ в QA
  • Анализ требований и пользовательских историй с помощью ИИ: поиск противоречий, пробелов и пропущенных сценариев — LLM хорошо ловит неоднозначности в спецификациях до старта тестирования и снижает цену ошибки
  • Оформление баг-репортов и тестовой документации (тест-план, отчёт о тестировании) с помощью ИИ по шаблонам команды — документация занимает значительную часть времени QA и легко шаблонизируется под ИИ
  • Генерация и рефакторинг автотестов (UI, API, unit) в ИИ-ассистентах разработчика (GitHub Copilot, Cursor, Codex) — ускоряет переход от ручного тестирования к автоматизации и поддержку существующего кода тестов
  • Подготовка тестовых данных и подбор граничных значений и edge-кейсов с помощью ИИ — генерация валидных и невалидных наборов данных — трудоёмкая задача, где ИИ даёт быстрый прирост покрытия
  • Распознавание галлюцинаций и ошибок LLM, проверка сгенерированных артефактов и понимание ограничений моделей — непроверенный вывод модели вносит ложные проверки и ошибочные баги в тестовую документацию
  • Соблюдение правил безопасности данных при работе с ИИ: что нельзя отправлять в внешние сервисы, работа с корпоративными и локальными моделями — тестовые данные и код часто содержат конфиденциальную информацию заказчика
  • Тестирование ИИ-функциональности как объекта качества: критерии приёмки, проверка на галлюцинации и промпт-инъекции, оценка стабильности ответов — продукты с LLM внутри требуют отдельного подхода к качеству и метрикам, отличного от детерминированного ПО
  • Сборка собственного ИИ-помощника QA на базе своей документации (кастомные GPT, RAG-сервисы, ассистенты в Notion/Confluence) — даёт команде переиспользуемый инструмент, отвечающий в контексте конкретного продукта и стандартов тестирования

Не входит в программу

  • Применение техник few-shot, chain-of-thought и итеративного уточнения промптов для сложных тестовых задач — без продвинутых техник модель даёт поверхностные и неполные наборы проверок
  • Анализ логов, отчётов и падений в CI/CD (Jenkins, GitLab CI, Allure) с помощью ИИ для поиска первопричины (root cause analysis) — разбор красных прогонов и флаки-тестов — одна из самых дорогих задач в автоматизации
  • Работа с low-code и ИИ-платформами автоматизации тестирования (TestRigor, Katalon, Testim) — позволяет создавать устойчивые автотесты на естественном языке без глубокого программирования
  • Визуальное тестирование и тестирование интерфейсов с ИИ-инструментами сравнения скриншотов (Applitools, Percy) — автоматически выявляет визуальные регрессии, которые не ловят функциональные проверки

Описание курса

Otus · 90 000 ₽ · 4 мес · рассрочка

Курс для инженеров по тестированию, руководителей групп и старших тестировщиков. Научитесь применять ИИ и большие языковые модели (LLM) для ускорения процессов тестирования, генерации тестовых данных и автотестов. Освойте тестирование ИИ-функциональности, включая работу с галлюцинациями и промпт-инъекциями.

Онлайн-школа
Otus
2 курса в каталоге Все курсы школы →
Подборки этого направления
Нейросети для тестировщиков5 курсов

Отзывы о курсе

Что рассказывают студенты, прошедшие курс.

Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.

Оставить отзыв о курсе

Расскажите, как прошло обучение

Отзыв поможет тем, кто выбирает программу.

от 90 000 ₽
Перейти к школе