Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Master Generative AI for Software Testing: Manual to Auto

Thành thạo AI Sáng tạo cho Kiểm thử Phần mềm: Từ Thủ công sang Tự động

Thành thạo AI Sáng tạo cho Kiểm thử Phần mềm: Từ Thủ công sang Tự động

Thành thạo AI Sáng tạo cho Kiểm thử: Python, Playwright và Khung BDD Behave dành cho Tester Thủ công và Tự động

4.5
(516 đánh giá)
2,735 học viên
Giảng viên
Gianni Bruno
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
11.5 giờ video
83 bài giảng
11 bài quiz
5 bài coding
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Sử dụng các công cụ AI Sáng tạo như ChatGPT và OpenAI API để tạo, phân tích và tinh chỉnh kế hoạch kiểm thử, ca kiểm thử và kịch bản BDD một cách linh hoạt.
Nắm vững kiến thức Python cốt lõi: biến, hàm, xử lý file và các thư viện như Requests cho kiểm thử tự động hiệu quả.
Xây dựng các khung làm việc được tăng cường AI bằng Behave BDD cho kiểm thử API và Playwright cho kiểm thử UI, tập trung vào việc tạo ca kiểm thử linh hoạt và hiệu quả.
Tối ưu hóa bài kiểm tra tự động với AI: tinh chỉnh các bước BDD, tạo báo cáo kiểm thử, tự động hóa việc dọn dẹp và tích hợp các tính năng nâng cao.
Cấu hình pipeline CI Jenkins để thực thi các bài kiểm tra UI và API tự động, tạo báo cáo và tối ưu luồng công việc kiểm thử một cách liền mạch.
Đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu kiểm thử: ẩn danh hóa dữ liệu nhạy cảm, sử dụng biến môi trường và tuân thủ các phương pháp hay nhất về đạo đức AI với ChatGPT.
Có kinh nghiệm thực hành với các dự án thực tế: tự động hóa trang Liên hệ, API Đăng nhập và API Theo dõi Mục tiêu thông qua các bài tập thực tế.
Học các kỹ thuật kiểm thử nâng cao như custom test runner, thực thi có mục tiêu với tags và báo cáo chi tiết bằng Allure.

Yêu cầu

Không Yêu cầu Kiến thức Python Trước: Khóa học hướng dẫn kiến thức cơ bản về Python từng bước, phù hợp cho người mới bắt đầu.
Hiểu biết Cơ bản về Kiểm thử Phần mềm: Quen thuộc với các khái niệm như ca kiểm thử và kiểm thử thủ công sẽ giúp bạn theo dõi hiệu quả hơn.
Khóa API OpenAI (Được khuyến nghị cho Thực hành): Để triển khai thực tế/lập trình các tính năng hỗ trợ AI (ví dụ: tạo ca kiểm thử), bạn sẽ cần một khóa API OpenAI. OpenAI cung cấp tín dụng miễn phí cho tài khoản mới, nhưng người dùng hiện tại có thể cần thêm một khoản tiền nhỏ (~$5). Xem các bài học cụ thể...
Một số Kiến thức Lập trình (Tùy chọn): Mặc dù không bắt buộc, nhưng việc quen thuộc cơ bản với các khái niệm lập trình có thể giúp bạn tiến bộ nhanh hơn.
Sự Tò mò và Nhiệt huyết: Sẵn sàng khám phá AI Sáng tạo và kiểm thử tự động sẽ giúp bạn tận dụng tối đa khóa học này.
Đặt Câu hỏi trong Mục Hỏi & Đáp: Nếu có điều gì chưa rõ hoặc không hoạt động, luôn có sẵn hướng dẫn và hỗ trợ.

Đối tượng phù hợp

Tester Thủ công muốn tối ưu hóa việc tạo ca kiểm thử và nâng cao kỹ năng bằng các công cụ AI như ChatGPT và OpenAI API.
Tester Tự động muốn xây dựng các khung làm việc được tăng cường AI cho kiểm thử UI (Playwright) và API (Behave + Requests) với Python.
Chuyên viên QA muốn tích hợp AI Sáng tạo vào quy trình làm việc để tạo ca kiểm thử nhanh hơn và thực thi kiểm thử thông minh hơn.
Người mới bắt đầu chuyển sang kiểm thử tự động với Python, Behave BDD và Jenkins, cùng các ví dụ thực tế từng bước.
SDET và Kỹ sư Tự động tìm cách tối ưu hóa và mở rộng quy mô tự động hóa kiểm thử bằng các công cụ hỗ trợ AI, Jenkins CI và báo cáo linh hoạt.
Người đam mê Công nghệ muốn học cách tận dụng các công cụ AI như ChatGPT và GPT4All để tạo, phân tích và tự động hóa kịch bản kiểm thử.
Quản lý và Trưởng nhóm QA quan tâm đến việc áp dụng các phương pháp kiểm thử dẫn dắt bởi AI để cải thiện năng suất, phạm vi kiểm thử và hiệu quả.

Nội dung khóa học

10 phần • 83 bài giảng
1 Tổng quan và Mục tiêu Khóa học
2 Giới thiệu về AI Sáng tạo trong Kiểm thử Phần mềm
3 Quà tặng: Công cụ Thực hành Miễn phí + Giảm giá Khóa học (Dành cho tất cả Tester)
4 Ứng dụng Thực tế của Công cụ AI trong Kiểm thử Phần mềm
5 Dự án Kiểm thử Thực tế: Giới thiệu Trang Liên hệ
6 Thực hành: Tạo Kế hoạch và Ca kiểm thử bằng AI Prompts
7 Thử thách Thực tế: Tạo Ca kiểm thử cho Trang Đăng nhập
8 Giải pháp Thực tế: Xem xét & Tinh chỉnh Ca kiểm thử Trang Đăng nhập
1 Sử dụng AI Prompts cho Các nhiệm vụ Kiểm thử Thủ công
2 Tải lên Tài liệu Yêu cầu để Tạo Ca kiểm thử
3 Giới thiệu GPT4ALL: Mô hình AI Offline để Tạo Ca kiểm thử
4 Thiết lập GPT4ALL trên Máy cục bộ
5 Bài tập Thực hành với Công cụ AI Không cần Code (Online và Offline)
1 Tại sao Python Lý tưởng cho Kiểm thử và AI
2 Tổng quan về Các khái niệm Lập trình Liên quan đến Kiểm thử
3 Bài tập Low-Code: Quản lý Dữ liệu Kiểm thử được Tăng cường AI
1 Cài đặt Python
2 Thiết lập IDE Python (VSCode & Các tiện ích mở rộng)
3 Xác minh Môi trường Python
1 Kiến thức Cơ bản Python – Biến, Kiểu dữ liệu và Thao tác Cơ bản – (Phần 1/2)
2 Kiến thức Cơ bản Python – Biến, Kiểu dữ liệu và Thao tác Cơ bản – (Phần 2/2)
3 Luồng điều khiển – Câu điều kiện và Vòng lặp
4 Hàm và Khả năng Tái sử dụng
5 Danh sách, Từ điển và Cấu trúc Dữ liệu trong Kiểm thử
6 Xử lý File cho Quản lý Dữ liệu Kiểm thử
7 Xử lý Ngoại lệ cho Kiểm thử Mạnh mẽ
8 Làm việc với Dữ liệu JSON cho Kiểm thử API
9 Cài đặt và Sử dụng Thư viện Bên ngoài với pip – (Phần 1/2)
10 Cài đặt và Sử dụng Thư viện Bên ngoài với pip – (Phần 2/2)
1 Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) và Vai trò của chúng trong Kiểm thử
2 Giới thiệu về Kỹ thuật Prompt cho Tạo Ca kiểm thử Tự động
3 Sử dụng OpenAI API để Tạo Ca kiểm thử
4 Thiết lập OpenAI API cho Tự động hóa Kiểm thử
5 Tạo Máy ảo Python và Cài đặt Gói OpenAI
6 Bài tập Thực hành: Tạo Ca kiểm thử với OpenAI API
7 Sử dụng GPT-Neo: Mô hình Mã nguồn Mở cho Kiểm thử Hỗ trợ AI
8 Chọn Mô hình Phù hợp cho Kiểm thử Hỗ trợ AI: OpenAI, Mã nguồn Mở và GPT4All
1 Giới thiệu về Phát triển Hướng Hành vi (BDD)
2 Tổng quan về Khung làm việc
3 Thiết lập Khung Tự động hóa
4 Thiết lập Tích hợp OpenAI
5 Tận dụng OpenAI để Tạo Bài kiểm tra Động
6 Phân tích và Tinh chỉnh Kịch bản BDD được Tạo
7 Triển khai Thiết lập và Dọn dẹp với Behave - (Phần 1/2)
8 Triển khai Thiết lập và Dọn dẹp với Behave - (Phần 2/2)
9 Tự động hóa Mẫu Định nghĩa Bước với Behave
10 Thiết lập VS Code cho Behave (BDD)
11 Tối ưu hóa Định nghĩa Bước một cách Linh hoạt
12 Viết Định nghĩa Bước Đầu tiên của Bạn
13 Xây dựng Custom Context – Đơn giản hóa Code với DRY
14 Tối ưu hóa Các bước với AI - Phần (1/2)
15 Tối ưu hóa Các bước với AI - Phần (2/2)
16 Hoàn thiện Kịch bản Đầu tiên của chúng ta - Phần (1/3)
17 Hoàn thiện Kịch bản Đầu tiên của chúng ta - Phần (2/3)
18 Hoàn thiện Kịch bản Đầu tiên của chúng ta - Phần (3/3)
19 Hoàn thiện tất cả Kịch bản & Bước - Phần (1/2)
20 Hoàn thiện tất cả Kịch bản & Bước - Phần (2/2)
21 Giới thiệu về Scenario Outlines
22 Áp dụng Scenario Outlines - Phần (1/2)
23 Áp dụng Scenario Outlines - Phần (2/2)
24 Giới thiệu về Từ khóa Background
25 Từ khóa Background – Trong Thực tế
26 Giới thiệu về Tags
27 Tags – Trong Thực tế
28 Tạo Custom Runner
29 Tạo Báo cáo
30 Đính kèm Hình ảnh vào Báo cáo
31 Tự động hóa Dọn dẹp Dữ liệu và Tối ưu hóa Khung làm việc
1 API chính xác là gì?
2 Tạo Kịch bản Kiểm thử API với AI
3 Triển khai Kịch bản Kiểm thử API trong Behave
4 Kiểm thử Phản hồi API
5 Tối ưu hóa và tái cấu trúc cho kiểm thử UI & API - Phần (1/2)
6 Tối ưu hóa và tái cấu trúc cho kiểm thử UI & API - Phần (2/2)
1 Giới thiệu về Jenkins (CI)
2 Thiết lập Java JDK cho Jenkins
3 Tải xuống và Thiết lập Jenkins
4 Cấu hình Jenkins cho Tự động hóa
5 Tối ưu hóa Công việc Jenkins cho Tự động hóa Kiểm thử
6 Chạy Bài kiểm tra với Custom Tags trong Jenkins
7 Tạo Báo cáo Allure trong Jenkins
1 Sử dụng AI Đạo đức trong Kiểm thử Phần mềm
2 Quyền riêng tư Dữ liệu và Bảo mật với OpenAI API

Giới thiệu khóa học

Why Generative AI in Software Testing?

Generative AI is transforming the software testing landscape by enabling dynamic test case generation, optimizing test execution, and improving coverage. Tools like OpenAI’s API and GPT4All empower testers to:

  • Reduce manual effort.

  • Uncover edge cases faster.

  • Enhance both manual and automated testing workflows.


Why Python, Behave BDD, and AI-Driven Tools?

Python: A versatile, beginner-friendly programming language widely used for automation.

Behave BDD: A Python-based Behavior-Driven Development tool that uses the same Gherkin syntax as Cucumber BDD, simplifying test case creation and ensuring scenarios are clear for all stakeholders.

AI Tools: Leverage OpenAI’s API (ChatGPT) and offline tools like GPT4All to dynamically create, optimize, and refine test scenarios, reducing manual effort and improving test coverage.

Together, these tools allow testers to:

  • Automate UI and API tests with AI, Python, Behave BDD, and Playwright.

  • Dynamically generate and refine test cases using AI tools like ChatGPT and OpenAI APIs.

  • Integrate into Jenkins CI pipelines for scalability and continuous test execution.


Why This Course?

This course is practical, easy-to-follow, and designed for manual testers and automation testers looking to upgrade their skills. Whether you’re new to automation or experienced in testing, you’ll gain hands-on experience with AI-powered testing.

(Note: To fully implement AI features programmatically, an OpenAI API key is recommended. OpenAI provides free credits for new accounts, but existing users may need to add minimal funds (~$5). Watching specific lectures without practical implementation is also an option.)

The course includes Before and After code examples, attached to the relevant lecture resources, to help you understand concepts step-by-step and implement them seamlessly.


What Will You Learn?

Generative AI for Test Case Creation

  • Use ChatGPT (free or paid version) to generate test plans and test cases outside of code.

  • Use OpenAI APIs to dynamically generate test cases and suggest step definition code within the framework (API key and minimal credits required for hands-on implementation).

  • Explore tools like GPT4All for offline AI-powered testing.

  • Quickly create optimized, AI-powered test scenarios.

Mastering Python Fundamentals for Testing

  • Python basics: Variables, data structures, functions, and file handling.

  • Work with JSON data and external libraries like Requests for API testing.

Building AI-Enhanced Automation Frameworks

  • Behavior-Driven Development (BDD): Simplify test requirements using Gherkin and Behave.

  • Automate UI Testing with Playwright and Behave (BDD).

  • Automate API Testing using Python and Behave (BDD).

Advanced Features for Automation

  • Use Generative AI to refine BDD scenarios and step definitions.

  • Leverage OpenAI API to analyze step definition files and recommend optimized code solutions.

  • Implement tags, custom runners, and generate detailed test reports with Allure.

  • CI/CD Integration: Learn how to run tests continuously using Jenkins CI pipelines.

Data Privacy and Security in AI Testing

  • Protect sensitive data when using AI tools like OpenAI APIs.

  • Follow best practices for anonymizing data and managing credentials securely.

Additional Features

  • Real-World Projects: Automate tests for a Contact Us Page, Login Page, and a Goal Tracker API.

  • Practical Exercises: Step-by-step recordings with before-and-after downloadable code examples.

  • AI-Powered Optimizations: Generate, analyze, and refine test scripts dynamically.

  • Reporting: Generate detailed reports and attach screenshots for better test visibility.


Ready to Master AI-Driven Software Testing?

By the end of this course, you’ll have the skills to:

  • Integrate Generative AI into manual and automated testing workflows.

  • Build scalable and dynamic automation frameworks using Python, Behave BDD, Playwright, and Jenkins CI.

  • Leverage AI tools to optimize and streamline testing processes effectively.


Let’s revolutionize software testing with Generative AI together!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Automation Frameworks
Hiển thị tất cả khoá học Generative Ai
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Software Testing
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊