Ứng dụng AI trong kiểm thử tự động FUNiX

Giới thiệu khóa học chi tiết

Khóa học cung cấp một cái nhìn toàn diện về kiểm thử phần mềm hiện đại, với trọng tâm là kiểm thử hiệu năng (Performance Testing) kết hợp cùng việc ứng dụng Generative AI trong toàn bộ quy trình kiểm thử. Nội dung chương trình bao phủ từ nền tảng lý thuyết, các loại kiểm thử hiệu năng phổ biến, đến việc triển khai thực tế với các công cụ như JMeter, K6, Postman và Selenium.

Bên cạnh đó, khóa học nhấn mạnh việc tích hợp AI vào cả kiểm thử thủ công và tự động, giúp tối ưu hóa quy trình xây dựng test case, test data, cũng như tự động sinh test script và báo cáo. Người học sẽ từng bước xây dựng năng lực thiết kế, thực thi và đánh giá kiểm thử trong môi trường dự án thực tế, đồng thời tiếp cận các phương pháp làm việc hiện đại trong ngành QA/QC.

Xu hướng công nghệ

Trong bối cảnh hệ thống phần mềm ngày càng phức tạp và yêu cầu về hiệu năng ngày càng cao, kiểm thử hiệu năng đã trở thành một phần không thể thiếu trong vòng đời phát triển sản phẩm. Đồng thời, sự phát triển mạnh mẽ của Generative AI đang tái định hình cách thức thực hiện kiểm thử, từ việc hỗ trợ tạo test case, tự động hóa kịch bản kiểm thử đến phân tích kết quả.

Việc kết hợp giữa Performance Testing và AI không chỉ giúp tăng tốc độ triển khai kiểm thử mà còn nâng cao độ chính xác, giảm chi phí vận hành và tối ưu nguồn lực. Khóa học được thiết kế nhằm giúp người học bắt kịp xu hướng này, thông qua việc áp dụng trực tiếp các công cụ và kỹ thuật mới nhất trong ngành.

Nhu cầu và mục tiêu chương trình

Chương trình được xây dựng nhằm đáp ứng nhu cầu nâng cao năng lực kiểm thử phần mềm theo hướng hiện đại, có khả năng ứng dụng AI và triển khai kiểm thử hiệu năng trong môi trường thực tế.

• Hiểu được vai trò và quy trình của Software Testing trong dự án thực tế.
• Nắm được các loại Performance Testing (Load, Stress, Spike, Endurance, Scalability).
• Hiểu các metric hiệu năng quan trọng như response time, throughput, latency, error rate.
• Nắm được cách ứng dụng Generative AI trong Software Testing từ manual đến automation.
• Nắm được quy trình xây dựng test automation từ requirement đến execution và reporting.
• Hiểu được prompt engineering cơ bản và cách tương tác hiệu quả với AI trong testing.
• Thiết kế và viết test case, test data, bug report với sự hỗ trợ của AI.
• Sử dụng Postman để xây dựng và kiểm thử API (happy path & negative path).
• Viết và tối ưu test script (Selenium/API) với sự hỗ trợ của Generative AI.
• Xây dựng test automation framework cơ bản (Page Object Model, TestNG).
• Thiết kế và thực hiện kịch bản Performance Testing bằng JMeter/k6.
• Phân tích và đánh giá kết quả kiểm thử hiệu năng dựa trên các metrics.

Đối tượng học viên

Khóa học phù hợp với những cá nhân mong muốn nâng cao năng lực kiểm thử phần mềm, đặc biệt trong lĩnh vực kiểm thử hiệu năng và tự động hóa có ứng dụng AI.

Mục tiêu đầu ra

Sau khi hoàn thành chương trình, người học có khả năng vận dụng kiến thức và công cụ để triển khai kiểm thử trong môi trường thực tế, với các năng lực cụ thể như:

• Giải thích và áp dụng quy trình Software Testing trong dự án.
• Phân biệt và lựa chọn đúng loại kiểm thử hiệu năng phù hợp với từng bài toán.
• Đo lường và phân tích các chỉ số hiệu năng như response time, throughput, latency, error rate.
• Ứng dụng Generative AI để hỗ trợ kiểm thử từ thủ công đến tự động.
• Xây dựng quy trình test automation hoàn chỉnh từ yêu cầu đến báo cáo.
• Thiết kế test case, test data và bug report hiệu quả với sự hỗ trợ của AI.
• Thực hiện kiểm thử API bằng Postman cho cả happy path và negative path.
• Phát triển và tối ưu test script với Selenium và API automation.
• Xây dựng framework automation cơ bản theo mô hình Page Object Model và TestNG.
• Triển khai kịch bản Performance Testing bằng các công cụ như JMeter và K6.
• Đánh giá và đưa ra nhận định dựa trên kết quả kiểm thử hiệu năng.

Phương pháp học

Khóa học được triển khai theo mô hình học tập kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, thông qua hệ thống video bài giảng, demo công cụ và bài tập ứng dụng. Người học sẽ được tiếp cận từng bước từ khái niệm nền tảng đến triển khai thực tế.

Bên cạnh đó, việc tích hợp Generative AI vào quá trình học giúp tăng cường khả năng tự học, tự động hóa và tối ưu hóa quy trình kiểm thử. Các bài tập (Assignment) được thiết kế nhằm củng cố kiến thức và giúp người học áp dụng trực tiếp vào các tình huống cụ thể.

Lý do nên học

Khóa học mang lại giá trị thiết thực trong việc nâng cao năng lực kiểm thử phần mềm theo hướng hiện đại, kết hợp giữa hiệu năng và tự động hóa với AI. Nội dung chương trình bám sát thực tế, giúp người học có thể áp dụng ngay vào công việc.

Việc làm chủ các công cụ và kỹ thuật kiểm thử hiệu năng, cùng với khả năng ứng dụng AI trong testing, giúp nâng cao hiệu suất làm việc, giảm thiểu sai sót và đáp ứng tốt hơn các yêu cầu ngày càng cao của doanh nghiệp trong lĩnh vực phát triển phần mềm.

Nội dung nổi bật

• Fundamentals of Performance Testing: khái niệm, vai trò, quy trình và các thuật ngữ cơ bản.
• Performance Test Types: Load Testing, Stress Testing, Endurance Testing, Spike Testing, Scalability Testing.
• Tools and Demos: Apache JMeter, Gatling, K6, Postman, APM tools và các công cụ doanh nghiệp.
• Manual Testing with Generative AI: ứng dụng AI trong kiểm thử thủ công.
• Web Automation với Selenium sử dụng Generative AI.
• API Test Automation với Generative AI và Postman.
• Backend/Data Testing với AI trong Database và SQL.
• Tích hợp GitHub Copilot trong môi trường phát triển.
• AI-Powered Test Case Generation và Prompt Engineering.
• Xây dựng pipeline tự động hóa Selenium end-to-end với AI.
• Thực hành và tổng kết ứng dụng AI trong kiểm thử phần mềm.