Главная / Курсы / Для тестировщиков / Тестирование с AI: полный курс

Нейросети для тестировщиков Рассрочка Трудоустройство 1.5 мес Для новичков Онлайн

Тестирование с AI: полный курс

TeachMeSkills
онлайн-школа · 2 курса

Курс для QA-инженеров по использованию искусственного интеллекта в тестировании. Обучение генерации тестов, анализу логов и автоматизации с помощью AI.

▴ 3.9оценка редакции
Стоимостьот 12 000 ₽
Рассрочкаот 12 000 ₽/мес
Длительность1.5 мес
ФорматОнлайн
ТрудоустройствоПомогают
ШколаTeachMeSkills
НаправленияНейросети для тестировщиков

Оценка редакции ▴ 3.9

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

✓Плюсы

  • Практикоориентированный формат (85% практики) с живым общением позволяет сразу применять AI-инструменты в реальных QA-задачах: генерации тестов, анализе логов и подготовке баг-репортов
  • Охватывает весь стек AI-инструментов для тестировщика (GitHub Copilot, TestRigor, Katalon, Postman AI, Gemini, Cursor IDE), что даёт готовый набор для ускорения ручного и автоматизированного тестирования
  • Карьерный центр и помощь с трудоустройством плюс рассрочка снижают барьер входа для новичков, желающих перейти в AI-ориентированное тестирование

–Минусы

  • Курс не охватывает построение структурированных промптов и продвинутые техники (few-shot, chain-of-thought), необходимые для качественной генерации тест-артефактов
  • Отсутствует модуль по распознаванию галлюцинаций LLM и проверке сгенерированных артефактов — критический навык для валидации AI-выходов в QA
Для кого

Для QA-специалистов и новичков, которые хотят овладеть AI-инструментами для ускорения ручного тестирования, генерации тест-кейсов и анализа логов CI/CD

Бонусы и преимущества

Помощь с трудоустройствомКарьерный центр, помощь с резюме и поиском работы.
Поддержка наставникаКуратор или ментор на протяжении всего обучения.
СтажировкаПрактика на реальных проектах компаний-партнёров.
Дополнительные преимуществаРабота на реальных проектах

Чему учит курс

  • Превращать AI в своего QA-ассистента
  • Применять AI в ежедневных QA-задачах и работать быстрее и точнее
  • Ускорять ручное тестирование
  • Проводить визуальное тестирование
  • Создавать тестовые данные
  • Моделировать security и performance-сценарии

Программа курса (7 модулей)

Дистанционный курс длительностью 1.5 месяца, направленный на обучение QA-инженеров использованию AI-инструментов для генерации тестов, анализа логов, автоматизации и ускорения рутинных задач. Рассчитан на новичков и практикующих специалистов.

  1. 1
    Тестирование c ИИ
    Введение в AI и LLM для тестировщиков
  2. 2
    AI-помощники разработчика и тестировщика
    Генерация тестов, моков, ассертов
  3. 3
    LLM code review
    LLM в терминале и CI/CD
  4. 4
    MLOps глазами QA
    No/Low-code + API-ассистенты
  5. 5
    Отчёты, логи и визуальное тестирование
    AI для баг-репортов и тест-планов
  6. 6
    AI для root cause analysis
    AI в BDD и трансформации процессов
  7. 7
    Этика, ограничения и практическое будущее AI в тестировании
    Capstone проект

Навыки после курса

Получение unit, API и UI-тестов из требований с параметрами, асертами и мокамиСбор баг-репортов, тест-планов и AI-сводок результатовАнализ логов Jenkins, Allure и CI/CD с помощью AIГенерация тест-кейсов, чек-листов и BDD-сценариев по описанию требованийВизуальное тестирование: сравнение скриншотов, выявление отличий с Visual AIСоздание тестовых данных, поиск edge-casesМоделирование security и performance-сценариевРабота с GitHub Copilot, TestRigor, Katalon, Postman AI, Gemini, Cursor IDE

Покрытие навыков направления Частичное покрытие

Какие темы подборки «Нейросети для тестировщиков» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.

Закрывает

  • Генерация тест-кейсов, чек-листов и BDD-сценариев из требований с помощью LLM с последующей ручной валидацией
  • 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
  • Анализ логов, отчётов и падений в CI/CD (Jenkins, GitLab CI, Allure) с помощью ИИ для поиска первопричины (root cause analysis)
  • Работа с low-code и ИИ-платформами автоматизации тестирования (TestRigor, Katalon, Testim)
  • Визуальное тестирование и тестирование интерфейсов с ИИ-инструментами сравнения скриншотов (Applitools, Percy)
  • Оформление баг-репортов и тестовой документации (тест-план, отчёт о тестировании) с помощью ИИ по шаблонам команды

Не входит в программу

  • Построение структурированных промптов для QA-задач (роль → контекст → задача → формат → ограничения) в чат-моделях (ChatGPT, Gemini, Claude)
  • 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
  • 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
  • Тестирование ИИ-функциональности как объекта качества: критерии приёмки, проверка на галлюцинации и промпт-инъекции, оценка стабильности ответов
  • Сборка собственного ИИ-помощника QA на базе своей документации (кастомные GPT, RAG-сервисы, ассистенты в Notion/Confluence)

Описание курса

TeachMeSkills · 12 000 ₽ · 1.5 мес · рассрочка

Курс для QA-инженеров по использованию искусственного интеллекта в тестировании. Обучение генерации тестов, анализу логов и автоматизации с помощью AI.

Онлайн-школа
TeachMeSkills
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 12 000 ₽35 000 ₽
Перейти к школе