Стоимость курса
77 880 ₽
194 700 ₽
-60%
Рассрочка от 6 490 ₽/мес
Срок обучения: 2 месяца

Курс Нейросети для тестировщиков от Eduson

Стоимость курса
77 880 ₽
194 700 ₽
Скидка 60%
Рассрочка от 6 490 ₽/мес
Срок обучения: 2 месяца

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.

Стоимость курса
77 880 ₽
194 700 ₽
Скидка 60%
Рассрочка от 6 490 ₽/мес
Срок обучения: 2 месяца

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.

Характеристики курса

Уровень сложности
средний
Продолжительность
2 месяца
Формат обучения
смешанный
Видеоконтент
да
Проектные работы
да
Вебинары/Живые сессии
да
Практические задания
да
Кейсы из практики
да
Карьерные консультации
да
Сертификат
да
Тип сертификата
диплом
Гос. лицензия
да
Пожизненный доступ
да
Компании-партнёры
да
Помощь с портфолио
да
Помощь с резюме
да

Программа курса

1
Основы нейросетей для QA
Разберётесь, как работают LLM, в чём их ограничения и как безопасно использовать их в тестировании.
2
Промпт-инжиниринг
Научитесь составлять запросы для анализа требований, подготовки тест-кейсов, работы с логами и баг-репортами.
3
Gemini и ИИ-помощники
Освоите работу с Gemini через интерфейс, API и CLI, а также GitHub Copilot, локальными моделями и Codex.
4
ИИ-инструменты и автоматизация тестирования
Познакомитесь с TestRigor, Katalon Studio, Testim и Postman и научитесь создавать API-тесты и запускать их в CI.
5
ИИ-ассистенты и пайплайны
Научитесь создавать многоэтапных ассистентов для генерации тестовых моделей, анализа логов и подготовки баг-репортов с помощью Dify и n8n.
6
Визуальное тестирование и тестовые данные
Освоите базовые возможности Applitools, применение Antigravity и генерацию реалистичных тестовых данных.
7
ИИ-агенты для тестирования
Изучите архитектуру агентов, работу с памятью и инструментами, а также создание специализированных QA-агентов.
8
Продвинутые техники работы с промптами
Разберёте цепочки запросов, структурированный вывод, управление контекстом и другие техники рассуждения.
9
Тестирование LLM и безопасность
Научитесь проверять качество и устойчивость ИИ-систем, проводить состязательное тестирование и оценивать результаты генерации.
10
Вайб-кодинг и создание инструментов
Познакомитесь с вайб-кодингом, научитесь доводить сгенерированный код до рабочего состояния и создавать инструмент в Claude Code.

Часто задаваемые вопросы

Курс рассчитан на начинающих тестировщиков, инженеров по тестированию и SDET, QA-лидов и тест-аналитиков, а также специалистов, которые хотят перейти в AI QA.
Нужны базовые знания мануального тестирования и понимание тест-кейсов, баг-репортов и жизненного цикла разработки ПО (SDLC).
Обучение рассчитано на 2 месяца и включает 14 занятий общей продолжительностью 56 академических часов.
Курс проходит онлайн. В описании указано, что занятия проводятся с экспертами: можно задавать вопросы и получать помощь и поддержку во время обучения.
Вы изучите работу с LLM и промпт-инжиниринг, применение ИИ в тестировании, создание ассистентов и агентов, автоматизацию QA-процессов, тестирование LLM и безопасность запросов.
Вы научитесь применять LLM для анализа требований, генерации тест-кейсов и тестовых данных, создавать ИИ-ассистентов и агентов, автоматизировать проверки и оценивать качество и безопасность ИИ-систем.
В программе есть ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot, Codex, Ollama, TestRigor, Katalon Studio, Testim, Applitools, Dify и n8n. Также используются Postman, Docker, VS Code и другие инструменты.
Нет, видеокарта не нужна: задания выполняются в облаке.
Подойдёт ноутбук с оперативной памятью от 8 ГБ, современным процессором и 30 ГБ свободного места. Нужна Windows 10/11, macOS или Linux.
В требованиях указаны Python 3.10+, Docker и редактор VS Code или Cursor.
Да. ChatGPT, Claude, Gemini и часть коммерческих инструментов, включая TestRigor и Applitools, оплачиваются по тарифам их поставщиков.
В описании курса заявлено 9 проектов в портфолио. Среди практических работ — создание каркаса тестовой автоматизации, генерация API-тестов, разработка ИИ-ассистента и визуальное тестирование.
В описании указаны удостоверение о повышении квалификации, диплом Академии Эдюсон и сертификат на английском языке.
В описании указано, что доступ к курсу бессрочный.
Стоимость курса
77 880 ₽
-60%
194 700 ₽
На сайт

Не знаете, какой курс выбрать?

Ответьте на несколько вопросов, и мы подберём идеальные курсы специально для вас

1 из 4

Какое направление вас интересует?

Выберите одну или несколько категорий

Уточните специализацию

Можете выбрать несколько или пропустить

Какой у вас бюджет?

Выберите подходящий диапазон цен

Дополнительные предпочтения

Отметьте, что для вас важно

Мы подобрали для вас курсы!

Найдено курсов: 0