Навчіться створювати AI-агентів, які допомагають автоматизувати QA-задачі та прискорювати тестування.
Практичний онлайн-курс для QA Engineer та Automation QA, які хочуть використовувати AI Agents, MCP, Playwright та сучасні AI-інструменти для автоматизації тестування.
Не просто вивчайте ChatGPT. Навчіться створювати AI-powered QA workflows, у яких AI-агент аналізує вимоги, створює тестові сценарії, працює з тестовим кодом, запускає автотести, аналізує результати та допомагає знаходити причини помилок.
AI Agent — це ваш AI-помічник, який не просто відповідає на запитання, а виконує роботу.
На відміну від звичайного AI-чату, AI Agent може працювати за заданим workflow: отримувати завдання, аналізувати контекст, використовувати інструменти, виконувати послідовність дій та оцінювати результат.
На курсі ви навчитеся створювати AI-powered QA workflows та інтегрувати AI Agents, MCP і Playwright у реальну роботу QA Engineer.Ви навчитеся використовувати AI не просто як чат, а як інструмент, який допомагає аналізувати вимоги, створювати тестові сценарії, писати автотести, запускати їх, аналізувати результати та знаходити причини помилок.
Розберемо архітектуру AI Agents та навчимося створювати агентів для реальних завдань QA Engineer.
Навчитеся перетворювати послідовність ручних дій QA на AI-powered workflow, який може виконувати цілий ланцюжок завдань.
Розберемо Model Context Protocol та способи підключення AI до зовнішніх інструментів, даних і тестової інфраструктури.
Використовуватимемо Playwright як інструмент для побудови AI-powered automation workflows та автоматизації тестування.
Створимо сценарії, у яких AI аналізує результати тестів, помилки та логи й допомагає визначити причину падіння автотесту.
Наприкінці створимо власного AI-агента, орієнтованого на реальне QA-завдання, та побудуємо повноцінний AI-powered workflow.
Практичний курс, на якому ви навчитеся створювати AI-агентів та використовувати їх для автоматизації реальних QA-задач.
Розберемо, чим AI Agent відрізняється від звичайного AI Assistant і де агентний підхід справді корисний у тестуванні.
Перенесемо agentic approach на реальні завдання QA Engineer і побудуємо практичні AI-powered workflow.
Навчимося використовувати AI Agents разом з автоматизацією тестування та визначати, де агент справді економить час Automation QA.
Створимо AI-powered workflow для роботи з Playwright та автоматизації тестування.
Розберемо Model Context Protocol як спосіб підключення AI-моделей до зовнішніх інструментів і даних.
Один із ключових практичних сценаріїв курсу. Створимо агента, який допомагає аналізувати падіння автотестів.
Створимо workflow, у якому AI отримує опис функціональності та допомагає пройти шлях від вимог до automation code.
Фінальний практичний блок. Учасник створить власного AI-агента для конкретного QA-завдання.
Замість абстрактних вправ ви створите практичний AI-powered workflow, який можна використовувати та розвивати після завершення курсу.
Агент отримує опис функціональності та проходить послідовність QA-завдань — від аналізу вимог до аналізу результатів автоматизованих тестів.
Залежно від завдань курсу будемо працювати із сучасними AI-інструментами, automation, agentic AI та технологіями інтеграції.
Працюватимемо з AI-моделями та AI Coding Assistants для вирішення реальних QA-задач.
Використовуватимемо сучасний стек для створення та запуску автоматизованих тестів.
Навчимося створювати агентні workflow, у яких AI може планувати та виконувати послідовність дій.
Підключатимемо AI до зовнішніх інструментів, даних та тестової інфраструктури.
Працюватимемо із середовищем розробки та системою контролю версій.
Застосовуватимемо AI у реальних процесах тестування та аналізу якості.
Курс розрахований на фахівців із тестування, які хочуть перейти від простого використання AI до створення повноцінної AI-powered автоматизації.
Якщо ви вже працюєте в тестуванні та хочете використовувати AI для автоматизації повсякденних QA-завдань.
Якщо ви пишете автотести та хочете перейти від AI-assisted coding до повноцінних AI-powered workflow.
Якщо ви хочете розуміти, які QA-процеси можна автоматизувати за допомогою AI Agents та як впроваджувати їх у роботу команди.
Якщо ви хочете використовувати AI Agents, MCP та automation tools для побудови більш автономної системи тестування.
Якщо ви вже знайомі з основами тестування, але хочете системно розібратися в AI Agents та їх застосуванні у QA.
Якщо ви хочете підвищити свою ефективність, автоматизувати рутинні завдання та використовувати AI як повноцінний інструмент у щоденній роботі.
Звичайний AI допомагає відповідати на запити. AI Agent може виконувати послідовність дій, використовувати інструменти та працювати в рамках заданого workflow.
Не просто використовувати AI для написання коду, а навчитися будувати процеси, у яких AI виконує частину роботи QA Engineer.
Це два різні рівні використання штучного інтелекту в тестуванні. На курсі ми переходимо від простого використання AI до побудови AI-powered QA workflow.
QA Engineer ставить завдання AI, отримує результат і самостійно перевіряє його якість.
AI Agent отримує завдання, використовує підключені інструменти, виконує послідовність дій і аналізує отриманий результат.
AI вже активно використовується для генерації тестового коду, аналізу помилок, створення тестової документації та роботи з тестовими даними.
Після навчання ви не просто використовуватимете AI для окремих завдань, а розумітимете, як будувати повноцінні AI-powered процеси для QA.
Ви навчитеся не просто використовувати AI у QA, а проєктувати процеси, у яких AI Agent виконує частину роботи QA Engineer та взаємодіє з необхідними інструментами.
Формат курсу орієнтований на практичну роботу, а не на довгі теоретичні лекції. Кожна тема розглядається через реальні QA-сценарії та практичні завдання.
Напиши нашому ментору в Telegram. Відповідаємо протягом 15 хвилин.
Це чудова можливість познайомитися з ментором, вивчити підходи до навчання та переконатися, що наш практикум відповідає вашим очікуванням.
Ми навчаємо тестуванню програмного забезпечення та допомагаємо студентам отримувати практичні навички для побудови кар'єри в IT.
За роки роботи ми сформували практичний підхід до навчання QA. Студенти працюють не лише з теорією, а й отримують навички роботи з сучасними інструментами тестування, автоматизації та AI. Наша мета — дати знання, які можна застосовувати у реальних QA-проєктах.
