คอร์สนี้เกินความคาดหมายไปมากเลยค่ะ การประยุกต์ใช้ในโลกจริงที่พูดถึงมีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อ ทำได้ดีมากค่ะ!
ระบบอัตโนมัติในการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI: การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในการทดสอบซอฟต์แวร์
เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อสร้าง self-healing test scripts, สร้างกรณีทดสอบ และปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ QA ซอฟต์แวร์ของคุณให้ทันสมัย
-
💬
ผู้สอน AI
ถามเกี่ยวกับบทเรียนใดก็ได้ แล้วรับคำตอบที่ชัดเจนทันที ทุกเมื่อ -
🕐
เริ่มเมื่อไรก็ได้
ไม่มีตารางหรือเดดไลน์ — เรียนตามจังหวะของคุณ เมื่อไรก็ได้ -
🌐
เป็นภาษาไทย
บทเรียน แบบฝึกหัด และใบรับรอง — ทั้งหมดเป็นภาษาของคุณอย่างครบถ้วน
เกี่ยวกับคอร์สนี้
สคริปต์ระบบอัตโนมัติในการทดสอบแบบดั้งเดิมมักจะล้มเหลวเนื่องจากการเปลี่ยนแปลง UI เพียงเล็กน้อย ซึ่งทำให้ทีมพัฒนาต้องเสียเวลาอันมีค่าในการบำรุงรักษา การรวมปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เข้ากับเวิร์กโฟลว์การทดสอบของคุณจะช่วยแก้ไขปัญหาคอขวดเหล่านี้ได้ โดยการนำเสนอ self-healing scripts และการสร้างการทดสอบแบบอัตโนมัติ
หลักสูตรนี้จะแนะนำคุณตลอดการเปลี่ยนจากการทดสอบแบบโค้ดดั้งเดิมไปสู่ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ชาญฉลาด คุณจะเข้าใจว่าโมเดล Machine Learning ตรวจจับองค์ประกอบต่างๆ ปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของแอปพลิเคชัน และเพิ่มประสิทธิภาพไปป์ไลน์การประกันคุณภาพทั้งหมดของคุณได้อย่างไร
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้:
- ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) และ Machine Learning ภายในระบบประกันคุณภาพซอฟต์แวร์ (Software Quality Assurance)
- เปรียบเทียบเฟรมเวิร์กอัตโนมัติแบบดั้งเดิมกับระเบียบวิธีทดสอบที่สามารถซ่อมแซมตัวเองได้ (self-healing test methodologies) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ทันสมัย
- สำรวจว่าอัลกอริทึม Machine Learning ระบุองค์ประกอบเว็บแบบไดนามิกเพื่อป้องกันความไม่เสถียรของการทดสอบ (test flakiness) ได้อย่างไร
- ประยุกต์ใช้เทคนิค generative AI และ prompt engineering เพื่อเขียนกรณีทดสอบอัตโนมัติที่แข็งแกร่ง
- เรียนรู้ว่า AI วิเคราะห์รูปแบบแอปพลิเคชันเพื่อสร้างการทดสอบ API เชิงฟังก์ชันโดยอัตโนมัติได้อย่างไร
- วิเคราะห์ภูมิทัศน์ในอนาคตของ QA รวมถึงการทดสอบด้วย visual AI และการวิเคราะห์ข้อบกพร่องเชิงคาดการณ์ (predictive defect analysis)
คุณจะเริ่มต้นด้วยคำศัพท์หลักของ Machine Learning และการประยุกต์ใช้จริงใน QA จากนั้น โมดูลที่เป็นข้อความจะนำคุณไปสู่สถานการณ์จริงของ self-healing locators, การสร้างการทดสอบที่ชาญฉลาด และเวิร์กโฟลว์การทดสอบที่ทันสมัย
หลักสูตรที่เป็นข้อความนี้ออกแบบมาสำหรับวิศวกร QA ระดับเริ่มต้น, ผู้ทดสอบด้วยตนเอง (manual testers) ที่ต้องการเปลี่ยนไปใช้ระบบอัตโนมัติ, และนักพัฒนาที่สนใจในกระบวนทัศน์การทดสอบที่ทันสมัย ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ล่วงหน้าเกี่ยวกับ Machine Learning หรือการเขียนโปรแกรมขั้นสูง
ก้าวเข้าสู่อนาคตของการทดสอบซอฟต์แวร์และยกระดับทักษะระบบอัตโนมัติของคุณวันนี้
สิ่งที่คุณจะได้รับ
-
📜
ใบประกาศนียบัตร
เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ -
💬
ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา -
🎧
รวมเวอร์ชันเสียง
เรียนได้ทุกที่ ไม่ต้องดูจอ -
♾️
เข้าถึงตลอดชีพ
กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ -
📱
โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์ -
💸
คืนเงิน 14 วัน
ไม่ต้องอธิบาย -
⚡
กระชับและตรงประเด็น
2 ชม. 48 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ
รีวิว (1)
ผู้เรียนคนอื่นเรียน
⚡ เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น
🎓 มีใบรับรอง
พัฒนาเอเจนท์ด้วย AI ด้วย LangGraph และ LangChain
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
⚡ เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น
🎓 มีใบรับรอง
ระบบอัตโนมัติ AI แบบ No-Code: สร้างแชทบอทและเปิดตัวเอเจนซี่
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
🎓 มีใบรับรอง
การสร้างระบบ RAG และ AI Agents ด้วย Python และ OpenAI
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
🔥 เป็นที่ต้องการ
🎓 มีใบรับรอง
การพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย Prompt: สร้างแอป Next.js แบบ Full-Stack ด้วย Cursor AI
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
คำถามที่พบบ่อย
ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +
แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ
ฉันชำระเงินอย่างไร? +
ผ่านบัตรด้วย Stripe เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย
ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +
ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 14 วัน ไม่ต้องอธิบาย
ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +
ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด
ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +
ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้
ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี
ดีไซน์
การเงิน
การตลาด
สาธารณสุข
การศึกษา
ธุรกิจการบริการ
อุตสาหกรรม