(CZ) Jak připravovat dobré testy pro systémy generované pomocí asistivní AI

About this event

Registrace a připojení na webinář
K připojení na webinář je potřeba vyplnit náš formulář, poté vám na email dojdou veškeré potřebné informace k připojení se na událost. Těšíme se na vás!

O webináři
V poslední době se čím dál více pro vývoj softwaru používá asistivní AI, což přináší velké výzvy v zajištění spolehlivosti a kvality takového softwaru. První se samozřejmě nabízí pomocí asistivní AI generovat i testovací scénáře. To ale má své limity a nemusí to být vhodné na všechny situace. Další možností je automatizace vytváření testů, ne pomocí jazykových modelů, ale podle technik Model-based Testing. U těch byl ale vždy problém s cenou vytváření a údržbou modelu a to byl také důvod, proč se v poslední době před "AI" tyto techniky používaly hlavně pro testování kritických systémů, kde nebyla jiná možnost. To se ale mění s použitím asistivní AI. Ta má sice řadu limitů při generování přímo testovacích scénářů, ale má překvapivě dobrý potenciál z dokumentace, nebo požadavků na systém vytvořit model, ze kterého jdou pak testovací scénáře automaticky generovat - technikami, které jsou na to přímo určené a pokud model systému již existuje, velmi dobře pak fungují. Na webináři porovnáme výhody a nevýhody obou přístupů a situace, kdy mohou být vhodné.

Co si z webináře odnesete

• Proč testovací scénáře generované pomocí LLM vypadají na první pohled dobře, ale můžeme rychle narazit na jejich limity

• Kde je scénáře generované pomocí asistivní AI vhodné použít a kde ne

• Jak dostat pod kontrolu základní činnost při test designu - vytváření sekvencí akcí v testovaném systému, základů všech testovacích scénářů

• Jak automatizovat vytváření testovacích scénářů a jak zajistit garantovanou úroveň pokrytí

• Jak si poradit, když je na projektu nekompletní dokumentace

O přednášejícím
Miroslav Bureš
Profesor na ČVUT FEL, posledních 10 let se zabývá vývojem automatizovaných metod pro bezpečnost a spolehlivost kritických systémů, včetně řady aplikací v oblastech kritické infrastruktury (automobilový průmysl, IZS, medicína a další). V poslední době se svým týmem zároveň kombinuje generativní a asistivní AI s umělou inteligencí pro automatizované generování testovacích scénářů z modelů systémů.