Szkolenie AI dla testerów - TERMIN GWARANTOWANY - 07.06.2027

Szkolenie AI dla testerów: TERMIN GWARANTOWANY 07.06.2027
Termin gwarantowany odbędzie się na pewno, nawet przy jednym uczestniku. Szkolenie online na żywo z trenerem, 1 dzień, w godz. 9:00-16:00.
Prowadzący: Rafał Krząpa
Szczegóły szkolenia, program i zapisy:
➜ Szkolenie AI dla testerów
Wszystkie terminy gwarantowane JSystems:
➜ lista terminów gwarantowanych
W skrócie
Dane i przypadki testowe, plany testów i testy automatyczne przygotowujesz ręcznie przy każdej nowej funkcji. Po tym szkoleniu tworzysz je z pomocą AI, a wynik weryfikujesz i dopracowujesz swoją wiedzą testera. Przechodzisz od podstaw AI, promptów i bezpieczeństwa danych, przez testy manualne i dokumentację, po testy API w Postmanie, frontendu w Cypressie i wydajności w k6 i Artillery, potoki CI/CD, czyli automatyczne budowanie i uruchamianie usług, oraz własne skrypty.
Co potrafisz po szkoleniu
- Zaczynasz testy nowej funkcji od gotowych danych i przypadków - Z pomocą AI przygotowujesz dane i przypadki testowe, na przykład poprawne i błędne wpisy do formularza rejestracji. Sprawdzasz też, czy zadanie spełnia kryteria akceptacji i Definition of Done, czyli warunki uznania go za ukończone.
- Automatyzujesz testy API w Postmanie - Testujesz usługi przez API, czyli interfejs, którym aplikacje wymieniają dane. W Postmanie przygotowujesz endpointy, czyli adresy usług, na przykład płatności, i z pomocą AI tworzysz do nich testy automatyczne, które uruchamiasz po każdej zmianie.
- Zamieniasz ręczne sprawdzanie frontendu na testy w Cypressie - Przygotowujesz środowisko Cypress i wtyczki do automatyzacji, tworzysz testy i dopasowujesz je do testowanej aplikacji. Scenariusze takie jak logowanie czy złożenie zamówienia wykonuje wtedy test automatyczny.
- Sprawdzasz wydajność aplikacji w k6 i Artillery - Przygotowujesz środowisko k6, tworzysz i uruchamiasz testy, które symulują wielu użytkowników naraz, i raportujesz wyniki. Wiesz więc, jak aplikacja zachowuje się pod obciążeniem, na przykład w dniu dużej promocji w sklepie internetowym.
- Opracowujesz dokumentację testową z pomocą AI - Z narzędziem AI przygotowujesz plany i strategie testów oraz opisy do dokumentacji, na przykład plan testów nowej wersji aplikacji. Ostateczny kształt nadajesz im na podstawie wiedzy o projekcie.
- Analizujesz z pomocą AI znalezione podatności - AI pomaga Ci zrozumieć znalezione potencjalne podatności, czyli słabe punkty aplikacji, które można wykorzystać do ataku, i przygotować na ich temat dane oraz raporty. Opis podatności zamieniasz na przykład w zrozumiałe zgłoszenie dla programistów.
- Budujesz potoki CI/CD z pomocą AI - AI pomaga Ci zbudować pipeline w GitLabie czy GitHubie, dzięki któremu testy uruchamiają się automatycznie po każdej zmianie w kodzie. Całe środowisko potrzebne do testów, na przykład bazę danych, pipeline tworzy sam, bez ręcznej instalacji na Twoim komputerze.
- Tworzysz własne narzędzia wspierające pracę - Piszesz DeadLink checker, czyli narzędzie, które na przykład po każdym wdrożeniu strony wyszukuje niedziałające linki, oraz skrypty sprawdzające status odpowiedzi serwera. Uczysz się też programowania z AI i z jej pomocą weryfikujesz pomysły oraz rozwiązania.
Jak pracujemy
Zaczynasz od podstaw AI i zasad pracy z narzędziami AI. Uczysz się pisać prompty, utrzymywać kontekst rozmowy, żeby odpowiedzi pasowały do Twojego projektu, i chronić dane, które przekazujesz narzędziom. Dalej pracujesz warsztatowo w środowisku w chmurze przygotowanym na potrzeby szkolenia: konfigurujesz Cypress i k6, tworzysz i uruchamiasz testy. Prowadzi Rafał Krząpa, Head of Quality Assurance w Euvic S.A., ambasador Cypressa i champion narzędzi k6, Grafana i GitLab, który specjalizuje się w automatyzacji, testach wydajnościowych i AI w testach.
Dla kogo
Dla testerów manualnych i automatyzujących oraz liderów zespołów QA, którzy chcą z pomocą narzędzi AI jeszcze skuteczniej dbać o jakość oprogramowania. Wymagania wstępne: brak, szkolenie jest prowadzone od podstaw.
Co zyskujesz
Umiejętność samodzielnego wykorzystania AI w testach manualnych, dokumentacji testowej oraz automatyzacji testów API, frontendu i wydajności, razem z własnymi skryptami pomocniczymi. Termin gwarantowany odbywa się na pewno, nie odwołamy go z powodu małej grupy. Otrzymujesz też imienny certyfikat ukończenia szkolenia.
Zarezerwuj miejsce i włącz AI do swojej pracy testera: od danych i przypadków testowych, przez dokumentację, po testy automatyczne API, frontendu i wydajności.
Sprawdź, czy w Twoim przypadku dostępne jest finansowanie szkolenia ze środków BUR/KFS. Dostępność finansowania zależy od warunków danego programu oraz decyzji właściwej instytucji. Więcej informacji: https://jsystems.pl/dofinansowanie/
Prowadzący szkolenie
![]() |
Rafał Krząpa |
Head of Quality Assurance w Euvic S.A. z wieloletnim doświadczeniem w testach manualnych, automatyzacji, testach wydajnościowych oraz bezpieczeństwie aplikacji. Pracował przy dużych polskich projektach z branży sportowej, portali informacyjnych, e-commerce oraz systemach państwowych. Posiada również bogate doświadczenie w międzynarodowych projektach na rynkach skandynawskich, USA, UK oraz MEA, w wielu sektorach biznesowych.
Konsultant, prelegent i szkoleniowiec oraz - co najważniejsze - aktywny QA. Członek fundacji OWASP, aktywnie promujący dobre praktyki w zakresie bezpieczeństwa aplikacji.
Ambasador Cypressa oraz Champion narzędzi takich jak k6, Grafana i GitLab, a także ZAP Proxy Evangelista. Specjalizuje się w testach wydajnościowych, automatyzacji oraz nowoczesnym podejściu do jakości (AI w testach, quality engineering).
Regularny prelegent na największych konferencjach branżowych, takich jak Warszawskie Dni Informatyki, QA Europe, AI Testing Conf, Testing Ground, QA Summit, Tester Summit, Automatyzacja Testów w Praktyce i inne.
Uwielbia dzielić się wiedzą, co od wielu lat realizuje poprzez rozwój społeczności testerów oprogramowania wokół serwisu dlaTesterow.PL.
Program szkolenia
Informacje ogólne
- Wprowadzenie do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
- Historia AI i jej ewolucja w kontekście technologii informacyjnych.
- Przegląd głównych algorytmów i modeli AI używanych w IT
Wprowadzenie
- Narzędzia AI
- Tematy związane z bezpieczeństwem danych
- Prompty
- Kontekst
Testy manualne
- Generowanie danych
- Tworzenie przypadków testowych
- Walidacja kryteriów akceptacji czy DoD
Dokumentacja
- Test Plany
- Test Strategie
- Opisy, dokumentacja
Automatyzacja testów API
- Wprowadzenie do testów API
- Przygotowanie endpointów w Postmanie
- Wykorzystanie AI do testów automatycznych z Postmanem
Testy automatyczne - frontend
- Przygotowanie środowiska Cypress
- Wykorzystanie pluginów do automatyzacji
- Tworzenie testów
- Konieczność edycji i dostosowania
- Narzędzia przydatne w tworzeniu testów automatyczny
Automatyzacja testów wydajnościowych
- Przygotowanie środowiska K6
- Tworzenie testów wydajnościowych (z wykorzystaniem K6)
- Uruchamianie i raportowanie - k6
- Wprowadzenie do narzędzia Artillery
- Tworzenie testów wydajnościowych (z wykorzystaniem Artillery)
- Uruchamianie i raportowanie - Artillery
Wykorzystanie AI przy tematach związanych z bezpieczeństwem
- Zrozumienie znalezionych potencjalnych podatności
- Tworzenie danych czy raportów i wsparcie
Wsparcie w procesach i na środowiskach CI/CD
- Budowanie pipeline'ów na środowiskach Gitlab / Github czy Bitbucket
- Uruchamianie usług na środowiskach Gitlab / Github czy Bitbucket bez konieczności konfiguracji lokalnej różnych narzędzi.
Tworzenie własnych rozwiązań - wspierających pracę
- DeadLink checker
- Skrypty do weryfikowania statusu odpowiedzi
- Inne rozwiązania - wspierające Waszą pracę
Rozwój kompetencji z wykorzystaniem AI
- Nauka programowania z AI
- Poszerzanie horyzontów z narzędziem
- Walidacja pomysłów czy rozwiązań
Podsumowanie
- Inne ciekawe narzędzia AI
- Konieczność budowania wiedzy
- Debata na temat wykorzystywania przez Was AI
- Zakończenie szkolenia
- Sekcja finalnego QA
Przeczytaj na naszym blogu
- AI dla testerów: jak sztuczna inteligencja przyspiesza testowanie
- Bezpłatny kurs Claude Code - kompletny przewodnik dla programistów (29 lekcji) - Claude Code tutorial
- Prompt Engineering - techniki które musisz znać żeby wyciągnąć maksimum z AI
- Claude Code vs Codex - które narzędzie AI do programowania wybrać?
- Jak stworzyć agenta AI - 10 przykładów dla firm z tutorialami krok po kroku
- Kurs Claude Code: automatyzacja CI/CD
- Co to jest agent AI - kompletny przewodnik dla firm (definicja, architektura, zastosowania)
Zapisz się na termin gwarantowany
➜ wszystkie terminy gwarantowane
Pytania: [email protected], tel. 22 299 53 69
