Курс Нейросети для тестировщиков от Eduson
Курс «Нейросети для тестировщиков» от eduson поможет разобраться, как применять искусственный интеллект в повседневной работе QA-специалиста. За два месяца вы пройдёте путь от первых запросов к нейросетям до создания собственных AI-агентов и пайплайнов, а также познакомитесь с тестированием больших языковых моделей (LLM). Вы научитесь формулировать промпты так, чтобы получать более точные и полезные ответы, и использовать нейросети как рабочий инструмент, а не просто источник идей. Такой подход может помочь при анализе требований, подготовке тестовых сценариев, поиске пограничных случаев, составлении документации и обработке результатов тестирования. Вы сможете оценивать ответы моделей, замечать неточности и учитывать ограничения генеративного ИИ — например, склонность уверенно выдавать ошибочную информацию. Отдельное направление курса — создание AI-агентов и пайплайнов. Вы узнаете, как объединять действия модели в последовательный процесс и настраивать решения для повторяющихся задач. Это позволит лучше понять, где автоматизация действительно экономит время, а где результат нейросети необходимо проверить вручную. Курс также знакомит с особенностями тестирования самих LLM. Вы разберётесь, почему проверка таких систем отличается от тестирования традиционного программного обеспечения и на что обращать внимание при оценке качества ответов. Полученные знания пригодятся тестировщикам, которые хотят увереннее работать с AI-инструментами, расширить профессиональные навыки и подготовиться к задачам, связанным с внедрением нейросетей в продукты и рабочие процессы.
Курс «Нейросети для тестировщиков» от eduson поможет разобраться, как применять искусственный интеллект в повседневной работе QA-специалиста. За два месяца вы пройдёте путь от первых запросов к нейросетям до создания собственных AI-агентов и пайплайнов, а также познакомитесь с тестированием больших языковых моделей (LLM). Вы научитесь формулировать промпты так, чтобы получать более точные и полезные ответы, и использовать нейросети как рабочий инструмент, а не просто источник идей. Такой подход может помочь при анализе требований, подготовке тестовых сценариев, поиске пограничных случаев, составлении документации и обработке результатов тестирования. Вы сможете оценивать ответы моделей, замечать неточности и учитывать ограничения генеративного ИИ — например, склонность уверенно выдавать ошибочную информацию. Отдельное направление курса — создание AI-агентов и пайплайнов. Вы узнаете, как объединять действия модели в последовательный процесс и настраивать решения для повторяющихся задач. Это позволит лучше понять, где автоматизация действительно экономит время, а где результат нейросети необходимо проверить вручную. Курс также знакомит с особенностями тестирования самих LLM. Вы разберётесь, почему проверка таких систем отличается от тестирования традиционного программного обеспечения и на что обращать внимание при оценке качества ответов. Полученные знания пригодятся тестировщикам, которые хотят увереннее работать с AI-инструментами, расширить профессиональные навыки и подготовиться к задачам, связанным с внедрением нейросетей в продукты и рабочие процессы.
Основные преимущества курса
Полный путь от промптов до ИИ-агентов
За 2 месяца курс охватывает промпт-инжиниринг, создание многоэтапных ИИ-ассистентов и пайплайнов, работу с агентами и тестирование LLM.
Практическое применение ИИ в QA
Вы научитесь использовать нейросети для анализа требований, создания тест-кейсов и тестовых данных, генерации автотестов, анализа логов и подготовки баг-репортов.
Актуальный набор инструментов
В программе — Gemini, GitHub Copilot, Codex, Ollama, TestRigor, Katalon Studio, Testim, Applitools, Dify, n8n и Antigravity 2.0.
Отдельный фокус на тестировании и безопасности ИИ
Курс учит оценивать качество ответов LLM, строить Eval-пайплайны и проводить состязательное тестирование: выявлять Prompt Injection, Jailbreak и утечки данных.
Практика и проекты для портфолио
Навыки отрабатываются на реальных задачах: курс включает 9 проектов, в том числе создание ИИ-ассистента и визуальное тестирование.
Поддержка экспертов и документы об обучении
Предусмотрены онлайн-занятия с экспертами и бессрочный доступ к материалам. После обучения выдают удостоверение о повышении квалификации, диплом Академии Эдюсон и сертификат на английском языке.