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

Masterclass Software Quality Engineering | AI Testing

Khóa học chuyên sâu về Kỹ thuật Chất lượng Phần mềm | Kiểm thử AI

Khóa học chuyên sâu về Kỹ thuật Chất lượng Phần mềm | Kiểm thử AI

Kỹ thuật Chất lượng, Nguyên tắc Kiểm thử Hiện đại, DevOps cho Kỹ sư Chất lượng, Kiểm thử Tự động, AI Sáng tạo - GPT

4.5
(902 đánh giá)
6,174 học viên
Giảng viên
Dan Andrei Bucureanu
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
21.0 giờ video
227 bài giảng
4 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Tìm hiểu các phương pháp tiếp cận chất lượng hiện đại cho dự án phần mềm, phù hợp với các nguyên tắc hiện nay
Áp dụng kỹ thuật cải tiến liên tục để tăng tốc độ và chất lượng
Kiểm thử Tác tử với Microsoft Autogen
Kiểm thử Tác tử với Flowise AI
Hiểu cách sử dụng Trí tuệ Nhân tạo để tăng năng suất và hỗ trợ tạo ra các tài liệu hữu ích
Kiểm thử Tác tử với Playwright MCP và Github
Xem cách khởi động nhanh dự án bằng cách tận dụng ChatGPT để triển khai framework tự động hóa frontend Playwright
Sử dụng CHAT GPT để Tạo Pipeline Kiểm thử Hiệu năng Tự động
Hiểu cách tiếp cận Shift Left về chất lượng giúp tăng tần suất phát hành, ngăn ngừa lỗi và cải thiện chất lượng
Xác định các điểm yếu trong quy trình phát triển và các biện pháp khắc phục
Khai thác sức mạnh của Kiểm thử Liên tục, Phát triển và kiểm thử với thiết lập công cụ phù hợp và hướng dẫn triển khai framework
Hiểu cách áp dụng nguyên tắc kỹ thuật chất lượng vào các bản giao hàng agile để đạt được tự động hóa trong sprint và giao hàng đúng hạn
Hiểu cách tạo Tác tử AI riêng cho Kiểm thử
Cách chọn Pipeline Kiểm thử DEVOPS phù hợp
Hiểu và cải thiện quy trình kiểm thử như một chuyên gia - Điều này AI không thể dạy bạn
Hiểu cách tự động hóa kiểm thử hỗ trợ phương pháp tiếp cận chất lượng tổng thể và xem một số phương pháp hay nhất để tăng tốc độ và độ tin cậy khi thực thi
Thành thạo việc sử dụng Kim tự tháp Kiểm thử: unit, integration, UI tests
Hiểu cách điều chỉnh phương pháp kiểm thử tùy thuộc vào chiến lược branching bạn đang sử dụng
Hiểu cách tạo Môi trường Theo yêu cầu/ Tính năng và cách chúng được sử dụng trong Kiểm thử Liên tục và Tiếp cận Shift Left
Hiểu cách áp dụng nguyên tắc LEAN vào phát triển phần mềm và biết cách xây dựng Bản đồ Dòng giá trị để xác định điểm tắc nghẽn
Chúng ta sẽ tìm hiểu 8 Lãng phí TIMWOODS ảnh hưởng đến nhóm giao hàng phần mềm

Yêu cầu

Đây không phải là khóa học cho người mới bắt đầu hoàn toàn, do đó cần có một số kiến thức nền để tận dụng tối đa tài liệu này. Các kiến thức đó là: Kiểm thử nói chung, Phương pháp luận Agile, Vòng đời phần mềm, Container, v.v.
Không cần kinh nghiệm lập trình
Có mong muốn cải thiện, sự tò mò và một chút kiên nhẫn
Máy tính Windows có cài Node và Vs Code

Đối tượng phù hợp

Chuyên gia Kỹ thuật Chất lượng
Quản lý Kỹ thuật
Tester Full stack
Cố vấn Đảm bảo Chất lượng

Nội dung khóa học

21 phần • 226 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Về giảng viên của bạn
3 Mẹo và Hạn chế của AI trong kiểm thử phần mềm
4 Dự án được sử dụng trong khóa học
5 Xu hướng - 3 nghiên cứu mạnh mẽ để bạn luôn cập nhật và kết nối
1 Cài đặt Java
2 Cài đặt Maven
3 Cài đặt NodeJS và NPM
4 Cài đặt Visual Studio Code
5 Cài đặt Python
6 Cài đặt PIP
1 Tác tử AI là gì
2 DEMO - Tác tử hoạt động trên user stories
3 Demo - Sử dụng Tác tử AI để Xác định Test Cases
4 Tác tử AI sẽ thực hiện kiểm thử chấp nhận và ghi lại các bước
5 Demo - Tạo Script Playwright với Copilot
6 Tác tử AI Tự động Đánh giá Đồng cấp - Xem xét PR Close
1 Giới thiệu Chương
2 Quan niệm sai - Tự động hóa N-1
3 Vấn đề - Chiến lược Branching
4 Vấn đề - Giao hàng Hàng loạt
5 Quan niệm sai - Hình nón Kem - Kim tự tháp Kiểm thử Đảo ngược
6 Quan niệm sai - Kiểm thử sau khi PR đã đóng
7 Quan niệm sai - Silos trong Tổ chức Dự án
8 Vấn đề - AI có thể đắt và không đáng tin cậy
9 Quan niệm sai - Kiểm thử = Đảm bảo Chất lượng
10 Quan niệm sai - Cách tiếp cận Môi trường
11 Tóm tắt các bẫy và quan niệm sai lầm
1 Cách tiếp cận chất lượng tốt hơn
2 Truy xuất nguồn gốc Tính năng Thực sự
3 Demo Truy xuất nguồn gốc Jira- GitHub
4 Quan điểm hiện đại - Môi trường
5 Quan điểm hiện đại - Giao hàng tính năng
6 Phát triển Dựa trên Trunk
1 Giới thiệu về Shift Left
2 Thử thách Kiểm thử 6 Phút Shift Left
3 Tiếp cận Shift Left là gì
4 Ví dụ về Hành động Shift Left
5 Lợi ích của Shift Left
6 Yếu tố hỗ trợ Shift Left - Tự động hóa
7 Demo - Cách tiếp cận Ưu tiên Tự động hóa
8 Yếu tố hỗ trợ Shift Left - Cách tiếp cận Từ dưới lên
9 Demo - Yếu tố hỗ trợ Cách tiếp cận Từ dưới lên
10 Yếu tố hỗ trợ Shift Left - Chính sách Chất lượng
11 Demo - Chính sách Chất lượng - Yếu tố hỗ trợ
12 Yếu tố hỗ trợ Shift Left - Tái sử dụng
13 Demo- Tái sử dụng - Yếu tố hỗ trợ
14 Yếu tố hỗ trợ Shift Left - Chất lượng Tích hợp sẵn
15 Phát triển Hướng Kiểm thử
16 Demo - VS Code - Java - Phát triển Hướng Kiểm thử
17 Mẹo nhanh Shift Left
18 Shift Right là gì
1 AI Tác tử - Demo về Tác tử AI có thể Tự động Tạo Tests
2 AI Tác tử | Tác tử AI - Flowise AI là gì
3 AI Tác tử | Tác tử AI - Cài đặt Flowise AI Cục bộ
4 AI Tác tử | Tác tử AI - Chuỗi Prompt
5 AI Tác tử | Tác tử AI - Tương tác với tệp
6 AI Tác tử | Tác tử AI - Tạo Tests Tự động từ Trang web
1 Kích hoạt Github Copilot miễn phí
2 Cài đặt Playwright MCP
3 Xác thực Cài đặt MCP Server Playwright
4 Tạo Test Case với MCP Playwright và Copilot
1 Kim tự tháp Kiểm thử
2 Kim tự tháp Kiểm thử Thực tế - Martin Fowler
3 Mẫu phản Hình nón Kem
4 Tests Tự động - Unit Tests
5 Demo - Unit Tests - VS Code và Java
6 Tests Tự động - Integration Tests
7 Tests Tự động - Contract và API Tests
8 Demo - Unit Tests - VS Code - RESTAssured và Java
9 Tests Tự động - UI Tests
10 Ví dụ Thực tế về Kim tự tháp Kiểm thử - Java
11 Nghiên cứu Tình huống - Cách tiếp cận Tự động hóa Kiểm thử API và UI
12 So sánh Chi phí và Tốc độ API vs UI Tests Tự động
13 Thiết kế Framework Tự động hóa Kiểm thử
1 Microsoft Autogen là gì - Framework Tạo Tác tử
2 Cài đặt Microsoft Autogen
3 Autogen - Cách định nghĩa một tác tử - Chatbot
4 Autogen - Tạo 2 tác tử nói chuyện với nhau
5 Autogen - Thêm tiêu chí thành công - Kết thúc Hội thoại
6 Autogen - Tạo một tác tử cải thiện test cases một cách đệ quy
1 Branching - Giới thiệu
2 Demo - Git - VS Code - GitHub - Branching - Merges - Pull Requests
3 Branching - Các Chỉ số Quan trọng cho Branches
4 Branching - Chiến lược và mẹo
5 Tích hợp Liên tục
6 Ví dụ Thực tế - Chặn Code xấu
7 Demo - VS Code - Java - Super Linter - Ví dụ thực tế - Chặn tests thất bại
8 Demo - Java - VS Code - JaCoCo- Ví dụ thực tế - Chặn vì độ phủ code
9 Demo- Java - OWASP - Ví dụ thực tế - Chặn vì lỗ hổng bảo mật
10 Demo - GITHub - Ví dụ thực tế - Lấy bản build
1 Pipeline Triển khai Liên tục
2 Môi trường - Tầm nhìn Hiện đại
3 Môi trường - Theo yêu cầu
4 Môi trường - Theo yêu cầu - Tại sao/Lợi ích
5 Môi trường - Theo yêu cầu - Cách thức hoạt động
6 Ví dụ thực tế - Triển khai Liên tục với Tests Tự động
7 Môi trường Tính năng
8 Ví dụ Thực tế - Môi trường Tính năng/Theo yêu cầu
9 Nightly Build - Khái niệm Tự động hóa Kiểm thử Liên tục
10 Ví dụ Thực tế - Chạy Nightly
11 GitOPS
12 Tests Cơ sở hạ tầng - Khả năng mở rộng / DR
13 Lời khuyên Thiết kế Pipeline
14 Xác thực Hiệu năng
15 Ví dụ Thực tế - Xác thực Hiệu năng
16 Cách tiếp cận DevOps cho QE
17 Thiết kế pipeline của bạn
1 Giới thiệu về Dữ liệu Kiểm thử
2 Dữ liệu Kiểm thử - Sử dụng Ứng dụng
3 Dữ liệu Kiểm thử - Sử dụng Scripts
4 Dữ liệu Kiểm thử - Sử dụng DB Dùng chung
5 Dữ liệu Kiểm thử - Sử dụng Cơ sở dữ liệu Production
6 Dữ liệu Kiểm thử - Sử dụng Công cụ Quản lý Dữ liệu Kiểm thử (TDM)
1 Lời giới thiệu về các trường hợp sử dụng AI
2 Trường hợp sử dụng AI 1 - Làm giàu Tài liệu - Cách thức hoạt động
3 Trường hợp sử dụng AI 1 - 2 Kiến trúc cho Làm giàu Gen AI
4 Trường hợp sử dụng AI 1 - [Demo Generative AI]- Làm giàu Nội dung
5 Trường hợp sử dụng AI 1 - [Demo Generative AI] Làm giàu Nội dung - Sử dụng API Client
6 Trường hợp sử dụng AI 2 - Code Tự sửa chữa
7 Trường hợp sử dụng AI 2- [Demo Generative AI] Code Tự sửa chữa - GItHub
8 Trường hợp sử dụng AI 3- Tests dựa trên Phân tích - Điều kiện tiên quyết
9 Trường hợp sử dụng AI 3- Tests dựa trên Phân tích - Cách thức hoạt động
10 Trường hợp sử dụng AI 4 - Demo Mô hình Đã huấn luyện - Bot Tự phục vụ
1 Sử dụng AI để hiểu Nguyên tắc Kiểm thử
2 Khởi động nhanh tài liệu của bạn
3 Hỗ trợ đánh giá công cụ và framework
4 Sử dụng ChatGPT để xác thực và nâng cao User Stories
5 Sử dụng ChatGPT để tạo Test Cases từ Tiêu chí Chấp nhận
6 Tạo Kịch bản Given When Then
7 Tạo Cucumber Feature Files
8 Tạo Cucumber files với ngữ cảnh dự án
9 Tạo Tests Tự động với Chat GPT
10 Tạo Tests Tự động với ngữ cảnh dự án
11 Điều chỉnh code với CHATGPT
12 Tạo API call từ Source Code
13 Sử dụng CHAT GPT để hỗ trợ cấu hình Postman
14 Thiết lập Thực thi CLI cho Postman
15 Chuyển đổi từ định dạng này sang định dạng khác Postman -> Rest assured
16 Tạo Dữ liệu Kiểm thử với AI
17 Tạo SQL Queries
18 Nhập từ Excel sang SQL
19 Tạo khối lượng dữ liệu lớn
20 Thiết lập Container với AI - Docker
21 Sử dụng AI để thêm jobs trong CI/CD pipeline
22 Sử dụng AI để thiết lập pipeline kiểm thử hiệu năng - GOOGLE LIGHTHOUSE
23 Sử dụng AI như một cách để
24 Using AI to calculate Unit Test coverage
25 Using AI to investigate unit test efficiency
26 Scanning you Code Repo with AI
1 Introduction
2 What is agile
3 Quality activities for agile
4 Tiêu chuẩn Sẵn sàng (Definition of Ready)
5 Tiêu chuẩn Hoàn thành (Definition of Done)
6 Kiểm thử dựa trên chấp nhận (Acceptance TDD)
7 Cân nhắc về Quy mô Hạng mục
8 Tự động hóa trong Sprint - Phần 1
9 Tự động hóa trong Sprint - Phần 2
10 Khái niệm 3 Amigos
11 Vấn đề Agile 1 - Agile lai Waterfall
12 Vấn đề Agile 2 - Ảo tưởng N-1
13 Vấn đề Agile 3 - Thời gian | Phạm vi | Công sức
14 Giới thiệu về Chỉ số (Metrics)
15 Chỉ số DORA
16 Vận tốc Sprint và Biểu đồ Burndown
17 Phản mẫu 1 - Hoàn hảo đáng ngờ
18 Phản mẫu 2 - Agile kiểu Waterfall
19 Phản mẫu 3 - Thay đổi Phạm vi
20 Phản mẫu 4 - User Story quá lớn
21 Phản mẫu 5 - Lập kế hoạch kém
22 Phản mẫu 6 - Quá tự tin
23 Phản mẫu 7 - Không được sử dụng
24 Phản mẫu 8 - Không Ước lượng
25 Chỉ số về Tốc độ
26 Hàm Tương quan
27 Chỉ số về Chất lượng
28 Tổng kết
1 Các loại Kiểm thử trong Phần mềm
2 Các loại Kiểm thử cho LLMs | Mô hình Nền tảng
3 Phương pháp Kiểm thử Tổng thể cho LLMs
4 Tạo nội dung Cơ bản cho LLMs
5 Kiểm thử Tham số Temperature của LLMs
6 Tính Đầy đủ Chức năng
7 Tính Chính xác Chức năng
8 Kiểm thử Độ chính xác
9 Kiểm thử Tính lặp lại
10 Khả năng Học hỏi - Chat GPT và Google Vertex AI
11 Lập luận Sinh tạo (Generative Reasoning)
12 [Gen AI - CHAT GPT] Thiết lập GITHUB Action
1 Xem ứng dụng cần Kiểm thử - Blazedemo.com
2 Thiết lập các Điều kiện Tiên quyết với ChatGPT
3 Cài đặt Playwright và Kiểm thử Demo
4 Quyết định yếu tố nào quan trọng nhất cho Kiểm thử
5 Hoàn thiện Kiểm thử và tạo Bản nháp Code đầu tiên với Mô hình Mini o1
6 Gỡ lỗi và sửa file kiểm thử thủ công
7 Gỡ lỗi Code với ChatGPT 01 và Canvas
8 Thêm Ảnh chụp màn hình cho các bài kiểm thử
9 Chạy Ẩn danh và chỉ chụp ảnh khi có lỗi
10 Chạy Kiểm thử trên nhiều Trình duyệt
1 Giới thiệu
2 Nguyên tắc của LEAN
3 Nguyên tắc LEAN 1 - GIÁ TRỊ do khách hàng xác định
4 Nguyên tắc LEAN 2 - Thiết lập Dòng chảy
5 Nguyên tắc LEAN 3 - Hướng tới Sự hoàn hảo
6 Nguyên tắc LEAN 4 - Dòng chảy Giá trị
7 Nguyên tắc LEAN 5 - Kéo (Pull)
8 Nhận diện Lãng phí - TIMWOODS
9 Lãng phí - Vận chuyển
10 Lãng phí - Tồn kho
11 Lãng phí - Di chuyển
12 Lãng phí - Chờ đợi
13 Lãng phí - Sản xuất thừa
14 Lãng phí - Xử lý thừa
15 Lãng phí - Kỹ năng/Tài năng
16 Các Lãng phí mới cho Dự án Agile
17 Giới hạn Công việc Đang thực hiện
18 Phân tích Nguyên nhân Gốc rễ
19 DMAIC
20 DMADV
21 Tóm tắt Chương
1 Điều gì ảnh hưởng đến Tốc độ
2 Ngộ nhận - Chất lượng = Giảm Tốc độ
3 [Bonus] 5 Khiếm khuyết của Đội nhóm
4 [Bonus] Các Đội nhóm Hiệu suất Cao
1 Kết thúc

Giới thiệu khóa học

Unique on the Internet!

This course is designed for software developers, testers, quality engineers, DevOps professionals, and anyone interested in improving software quality through modern testing strategies and tools. Whether you’re a beginner seeking foundational knowledge or an experienced professional looking to adopt the latest techniques, this course provides actionable insights and practical applications to help you stay ahead in today’s fast-paced software development landscape.

A huge number of laboratories and hands on activities await you in this material.

By the end of this course, you will have mastered the tools, techniques, and principles needed to deliver high-quality software projects efficiently. Let’s take a closer look at what you’ll learn:

  1. Modern Approaches to Software Quality
    Understand how to align quality strategies with today’s industry standards to ensure success in modern software projects.

  2. Continuous Improvement Techniques
    Learn how to apply continuous improvement methods to increase speed and quality throughout the software development lifecycle.

  3. Leveraging Artificial Intelligence (AI) in Testing
    Discover how to use AI tools to boost productivity, automate processes, and gain a competitive edge in quality assurance.

  4. Kickstarting Projects with ChatGPT
    Explore how to use ChatGPT to deploy automated frontend testing using Playwright and start projects quickly and efficiently.

  5. Automating Performance Test Pipelines
    Learn to design and implement automated performance testing pipelines that provide actionable insights into system bottlenecks.

  6. Shift-Left Testing Approach
    Understand how adopting a "Shift Left" mindset improves release cadence, prevents defects, and enhances overall quality.

  7. Identifying and Addressing Pitfalls
    Gain the skills to spot common development challenges and implement corrective actions for seamless project delivery.

  8. Continuous Testing in DevOps
    Master the integration of testing into a DevOps pipeline with the proper tools and strategies for continuous testing and delivery.

  9. Quality Engineering for Agile Deliveries
    Learn how quality engineering principles are applied to agile methodologies to achieve consistent and reliable results.

  10. Building AI Agents for Testing
    Discover how to create your own AI-driven testing agents to automate and streamline repetitive testing tasks.

  11. Choosing the Right DevOps Testing Pipeline
    Get guidance on selecting and implementing the most suitable DevOps testing pipeline for your organization’s needs.

  12. Improving the Testing Process
    Understand the key factors that go into a successful testing process, focusing on areas where AI cannot substitute human expertise.

  13. Test Automation and Its Role in Quality
    Explore how automation supports the overall quality strategy and review best practices for implementation.

  14. Mastering the Test Pyramid
    Learn the importance of unit, integration, and UI tests within the Test Pyramid framework and how to balance your testing strategy.

  15. Adapting Testing to Branching Strategies
    Discover how to align your testing approach with various branching strategies to enhance development workflows.

  16. On-Demand/Feature Environments in CI/CD
    Understand how to create on-demand and feature-specific environments and use them effectively in Continuous Integration/Continuous Delivery.

  17. LEAN Principles in Software Development
    Learn how LEAN principles can be applied to software development to reduce waste and improve efficiency.

  18. The 8 Wastes of TIMWOODS
    Identify the common inefficiencies in software delivery and gain practical tips on how to eliminate them.

This course combines theoretical knowledge with hands-on examples to help you build a robust skill set. Join now and take your testing and quality engineering expertise to the next level!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Ai Testing
Hiển thị tất cả khoá học Quality Assurance
Hiển thị tất cả khoá học Software Testing
Hiển thị tất cả khoá học Test Automation
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊