CI/CD'de AI Destekli QA Otomasyonu Eğitimi

QA Otomasyonunda AI'ya Giriş

• Modern yazılım testlerinde AI'ın rolü
• Geleneksel ve AI destekli QA stratejilerinin karşılaştırması
• AI tabanlı test araçlarının genel görünümü (Testim, mabl, Functionize)

AI ile Test Oluşturma

• Model tabanlı ve arayüz (UI) tabanlı test üretimi
• Testim veya benzeri platformlar kullanarak akışların otomatik oluşturulması
• Test niyetini, kararlılığını ve yeniden kullanılabilirliğini değerlendirme

Regresyon Analizi ve Test Önceliklendirmesi

• Etki bazlı test seçimi ve budama
• Büyük depolar için değişiklikten haberdar test çalıştırmaları
• Risk ve sıklık temelinde AI destekli önceliklendirme

CI/CD Hatlarıyla Entegrasyon

• Otomatik testlerin Jenkins, GitHub Actions veya GitLab CI'a bağlanması
• Otomatik kalite kapıları ve test geri bildirim döngüleri
• Pull request ve dağıtım olaylarında testlerin tetiklenmesi

Hata Tahmini ve Anomali Tespiti

• Muhtemel arıza alanlarını tahmin etmek için test verilerinin analizi
• ML teknikleri kullanılarak anomalilerin kümeleştirilmesi ve sınıflandırılması
• Geliştiricilere AI ile oluşturulan içgörüler üzerinden geri bildirim verilmesi

AI Tabanlı Testlerin Bakımı ve Ölçeklendirilmesi

• Test sapması (drift) ve arayüz değişiklikleriyle başa çıkma
• Sürüm kontrolü ve test yapılandırma yönetimi
• Kurumsal düzeydeki QA ortamlarına ölçeklendirme

Vaka Çalışmaları ve Gerçek Dünya Uygulamaları

• Kurumsal düzeyde AI QA hatlarının uygulamaları
• Ekip kabulü ve yaygınlaştırma için en iyi uygulamalar
• Öğrenilen dersler: başarılar, başarısızlıklar ve ince ayar

Özet ve Sonraki Adımlar