Запишись на курс или получи консультацию
Отправляя заявку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и условиями обработки персональных данных
Для кого этот курс?
-
Junior QAИспользуй AI для анализа требований, тест-кейсов, чек-листов, тестовых данных и баг-репортов. -
Manual / AQAАвтоматизируй рутинные задачи, работай с LLM, AI-ассистентами и тестовыми пайплайнами. -
QA Lead / AnalystВнедряй AI в процессы команды, создавай QA-агентов, workflow и Eval-пайплайны. -
AI QA EngineerТестируй AI-системы и LLM: качество, безопасность, Prompt Injection, Guardrails и AI Evals.
Кем ты станешь
AI-тестировщик — это специалист, который превращает искусственный интеллект в рабочий инструмент QA. Ты не просто пользуешься готовыми сервисами: ты строишь собственных AI-ассистентов и агентов, автоматизируешь рутину в пайплайнах и умеешь тестировать сами AI-системы.
Полный курс проводит тебя через весь путь — от основ работы с LLM и промпт-инжиниринга до продвинутых агентных сред, N8N-автоматизации и тестирования LLM на безопасность. После него ты закрываешь задачи, которые раньше были доступны только senior-инженерам и SDET-ам.
Полный курс проводит тебя через весь путь — от основ работы с LLM и промпт-инжиниринга до продвинутых агентных сред, N8N-автоматизации и тестирования LLM на безопасность. После него ты закрываешь задачи, которые раньше были доступны только senior-инженерам и SDET-ам.
QA-инженер с AI-специализацией
AI становится частью ежедневной работы тестировщика: помогает анализировать требования, создавать тесты, работать с логами, находить ошибки и автоматизировать QA-процессы.
После курса ты сможешь сочетать классические навыки QA с LLM, AI-ассистентами и агентами и использовать их в реальных проектах.
Использовать AI в тестировании
Будешь создавать тест-кейсы, чек-листы, API- и UI-тесты, генерировать тестовые данные и анализировать логи с помощью ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot, Codex и других AI-инструментов.
Создавать AI-ассистентов
Научишься строить многоэтапные AI-сценарии, которые анализируют требования, генерируют тесты, проверяют результаты и помогают оформлять дефекты. Поработаешь с Dify и API языковых моделей.
Проектировать AI-агентов для QA
Сможешь создавать специализированных агентов для разных этапов тестирования:
Requirement Agent — анализ требований;
Test Design Agent — создание тестов;
Automation Agent — генерация автотестов;
Review Agent — проверка тестов и кода.
Разберёшь Tool Calling, память агентов, планирование и Human-in-the-Loop.
Автоматизировать QA-процессы с N8N
Научишься создавать AI-workflow и связывать LLM с GitHub, Jira, Telegram, CI/CD и API — от анализа требований и генерации тестов до обработки логов и создания баг-репортов.
Работать с AI внутри проекта
Освоишь Gemini CLI, Codex и агентные среды для анализа кода и файлов проекта, создания тестовой документации, автотестов и ревью изменений.
Тестировать AI и LLM
Научишься проверять качество, стабильность и безопасность AI-приложений, находить галлюцинации и тестировать Prompt Injection, Jailbreak, Data Leakage и Guardrails.
Оценивать качество AI
Разберёшь Golden Dataset, Human Evaluation, LLM-as-a-Judge и основные AI-метрики. Сможешь строить Eval-пайплайны для регулярной проверки моделей и промптов.
Создавать продвинутые промпт-системы
Освоишь Prompt и Context Engineering, Prompt Chaining, Structured Output, Tree of Thoughts, ReAct и Reflexion. Научишься управлять контекстом и создавать Prompt Library.
Кем можно работать?
Курс расширяет классические навыки тестировщика и учит системно применять AI — от ежедневных QA-задач до автоматизации и тестирования AI-продуктов.
AI становится частью ежедневной работы тестировщика: помогает анализировать требования, создавать тесты, работать с логами, находить ошибки и автоматизировать QA-процессы.
После курса ты сможешь сочетать классические навыки QA с LLM, AI-ассистентами и агентами и использовать их в реальных проектах.
Использовать AI в тестировании
Будешь создавать тест-кейсы, чек-листы, API- и UI-тесты, генерировать тестовые данные и анализировать логи с помощью ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot, Codex и других AI-инструментов.
Создавать AI-ассистентов
Научишься строить многоэтапные AI-сценарии, которые анализируют требования, генерируют тесты, проверяют результаты и помогают оформлять дефекты. Поработаешь с Dify и API языковых моделей.
Проектировать AI-агентов для QA
Сможешь создавать специализированных агентов для разных этапов тестирования:
Requirement Agent — анализ требований;
Test Design Agent — создание тестов;
Automation Agent — генерация автотестов;
Review Agent — проверка тестов и кода.
Разберёшь Tool Calling, память агентов, планирование и Human-in-the-Loop.
Автоматизировать QA-процессы с N8N
Научишься создавать AI-workflow и связывать LLM с GitHub, Jira, Telegram, CI/CD и API — от анализа требований и генерации тестов до обработки логов и создания баг-репортов.
Работать с AI внутри проекта
Освоишь Gemini CLI, Codex и агентные среды для анализа кода и файлов проекта, создания тестовой документации, автотестов и ревью изменений.
Тестировать AI и LLM
Научишься проверять качество, стабильность и безопасность AI-приложений, находить галлюцинации и тестировать Prompt Injection, Jailbreak, Data Leakage и Guardrails.
Оценивать качество AI
Разберёшь Golden Dataset, Human Evaluation, LLM-as-a-Judge и основные AI-метрики. Сможешь строить Eval-пайплайны для регулярной проверки моделей и промптов.
Создавать продвинутые промпт-системы
Освоишь Prompt и Context Engineering, Prompt Chaining, Structured Output, Tree of Thoughts, ReAct и Reflexion. Научишься управлять контекстом и создавать Prompt Library.
Кем можно работать?
- Manual QA Engineer с AI-навыками
- Automation QA Engineer / AQA
- SDET
- QA Lead / Test Analyst
- AI QA Engineer / AI Tester
Курс расширяет классические навыки тестировщика и учит системно применять AI — от ежедневных QA-задач до автоматизации и тестирования AI-продуктов.
Ключевые навыки
по окончанию курса
по окончанию курса
ChatGPT
Claude
Gemini
Локальные LLM
GitHub Copilot
Cursor
Codex
Continue
Ollama
Dify
N8N
TestRigor
Katalon Studio
Testim
Postman AI
Applitools Visual AI
Codex
Antigravity 2.0
Jira
GitHub
CI/CD
Что я смогу делать
после курса?
после курса?
-
Использовать AI в тестированииАнализировать требования, создавать тест-кейсы, чек-листы, тестовые данные и автотесты с помощью AI. -
Управлять промптамиПрименять Prompt Chaining, Structured Output, ReAct, Reflexion и другие техники в реальных QA-задачах. -
Создавать AI-ассистентов и агентовСобирать Requirement, Test Design, Automation и Review Agents под разные этапы тестирования. -
Автоматизировать QA-процессыСтроить workflow в N8N и Dify, связывать AI с Jira, GitHub, API, Telegram и CI/CD. - Тестировать AI и LLMПроверять качество и устойчивость AI-систем, находить Prompt Injection, Jailbreak и другие уязвимости.
-
Оценивать качество AIСоздавать Golden Dataset и Eval-пайплайны, использовать LLM-as-a-Judge, Human Evaluation и AI-метрики.
Преподаватели курса
- ТимофейLead Automation QA в Performance Lab
4+ года опыта коммерческой разработки
Программа курса по
тестированию с AI
тестированию с AI
56 академических часов
Составлена практикующими IT-специалистами.
Составлена практикующими IT-специалистами.
Занятие 1. Введение в AI и LLM для тестировщиков
Занятие 2. Промпт-инжиниринг: как правильно «общаться» с AI
- Что такое AI, Machine Learning и LLM
- Как работает LLM: базовые принципы (обучение, токены, контекст, ограничения)
- Возможности и ограничения современных языковых моделей
- Галлюцинации и критическое мышление при работе с AI
- Отличие LLM от классических инструментов автоматизации тестирования
- Обзор экосистемы AI-инструментов для QA
- LLM как часть SDLC
- Подходы к использованию AI в ежедневной работе тестировщика
- Применение AI для анализа требований, создания тестовой документации и поиска дефектов
- Использование AI в ручном и автоматизированном тестировании
- Сравнение ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot и локальных моделей. Облачные и локальные модели: преимущества и ограничения
- Безопасность и конфиденциальность при использовании AI
Занятие 2. Промпт-инжиниринг: как правильно «общаться» с AI
- Что такое промпт-инжиниринг и почему качество промпта влияет на результат
- Структура эффективного промпта. Шаблон: роль – контекст – задача – формат – ограничения
- Промпты для GPT 5.5 и особенности работы с современными reasoning-моделями
- Основные техники промпт-инжиниринга. Few-shot prompting. Self-consistency. Critic-Reflection. Chain-of-Thought
- Оптимизаторы и улучшатели промптов
- Типовые ошибки при написании промптов. Плохие и хорошие примеры промптов
- Создание плейбука промптов для QA-инженера
- Промпты для анализа требований, генерации тест-кейсов и чек-листов, API-тестирования, UI-диффов и визуального тестирования, анализа логов и баг-репортов
- Сравнение эффективности различных подходов к написанию промптов
- Практика: A/B-сравнение промптов
- Практика: оценка качества ответов с помощью мини-eval и таблицы метрик
- Практика: создание собственного набора промптов для повседневной работы тестировщика
Занятие 3. Gemini для QA-инженера: API, CLI и интеграция в рабочие процессы
Занятие 4. AI-помощники разработчика и тестировщика
- Экосистема Gemini: Gemini Web, Gemini API, Gemini CLI
- Обзор моделей Gemini и выбор модели под различные задачи тестировщика
- Основы работы с LLM через API. Структура запросов и ответов
- Параметры генерации: Temperature, TopP, TopK, Max Tokens, Thinking Budget
- Получение и настройка API-ключа. Работа с Gemini через Postman и curl
- Установка и настройка Gemini CLI. Использование для анализа требований, генерации тест-кейсов и работы с файлами. Интеграция в VS Code, IntelliJ IDEA, Cursor. Использование контекста проекта для анализа кода и генерации тестов
- Практика: создание проекта фреймворка автоматизации тестирования с помощью Gemini CLI
Занятие 4. AI-помощники разработчика и тестировщика
- Обзор AI-помощников для разработки и тестирования
- GitHub Copilot. Gemini Plugin для IDE Continue
- Основы работы с Ollama. Установка и настройка. Развёртывание локальных LLM-моделей
- Работа с локальными моделями через API. Настройка параметров генерации. Интеграция локальной модели с Continue
- Создание AI-инструмента для ревью кода на основе локальной модели. Автоматизация анализа кода из среды разработки
- Codex. Работа с Codex Desktop и Codex CLI. Использование агентов для анализа требований, тестирования и генерации артефактов
- Практика: настройка локальной модели, интеграция с IDE, реализация AI-ревью кода и работа с Codex
Занятие 5. No/Low-code и AI-ассистенты для тестирования
Занятие 6. Создание AI-ассистента для тестирования
Занятие 7. Визуальное тестирование + генерация тестовых данных
Занятие 8. Агентные среды (Codex, Antigravity 2.0)
- Подходы No-code и Low-code в тестировании. Преимущества, ограничения и сценарии применения
- Обзор современных AI-инструментов для тестирования
- TestRigor: возможности, архитектура и подходы к созданию тестов
- Katalon Studio и AI-функциональность платформы
- Testim: интеллектуальная автоматизация UI-тестирования
- Использование AI в Postman. Генерация запросов, тестов и коллекций
- Интеграция AI-инструментов с CI/CD-пайплайнами
- Практика: генерация API-тестов на основе Swagger-спецификации
- Практика: создание smoke-набора тестов и запуск в CI
Занятие 6. Создание AI-ассистента для тестирования
- Архитектура AI-ассистентов и многоэтапных AI-пайплайнов
- Подходы к построению AI-решений для автоматизации тестирования
- Обработка требований и подготовка входных данных
- Маскирование чувствительной информации перед отправкой в LLM
- Генерация тестовой модели на основе требований. Трансформация сценариев в JSON-структуры
- Генерация автотестов с помощью LLM. Автоматическое ревью сгенерированного кода
- Анализ результатов выполнения и логов. Автоматическая генерация баг-репортов
- Обзор платформы Dify. Создание AI-ассистентов в Dify. Работа с промптами, переменными и workflow
- Обзор платформы N8N. Основы автоматизации процессов
- Интеграция LLM в бизнес-процессы и тестовые пайплайны
- Практика: создание многоэтапного AI-ассистента для тестирования на языке программирования
- Практика: реализация AI-ассистента в Dify
Занятие 7. Визуальное тестирование + генерация тестовых данных
- Основы визуального тестирования. Подходы к поиску визуальных дефектов с помощью AI
- Обзор платформы Applitools. Создание и сравнение визуальных базовых состояний (Baseline). Анализ визуальных изменений и управление результатами. Интеграция в процессы автоматизации
- Обзор экосистемы Antigravity. Возможности AI-агентов для тестирования
- Генерация тестовых данных в проектах автоматизации. Подходы к созданию реалистичных тестовых данных с помощью AI
- Генерация тестовых данных внутри AI-ассистентов. Интеграция в процессы тестирования
- Практика: настройка визуального тестирования в Applitools
- Практика: использование Antigravity для анализа и тестирования приложения
- Практика: создание генератора тестовых данных для автотестов и AI-ассистентов
Занятие 8. Агентные среды (Codex, Antigravity 2.0)
- Современные агентные среды и их применение в разработке и тестировании ПО
- Обзор возможностей Codex и сценарии использования для QA-инженера
- Codex Desktop и Codex CLI: установка, интерфейс и основные команды
- Работа с контекстом проекта и файлами инструкций (AGENTS.md)
- Генерация чек-листов, тест-кейсов, автотестов и анализ кода с помощью Codex
- Обзор платформы Antigravity 2.0 и её экосистемы
- Antigravity Desktop, Antigravity IDE и Antigravity CLI: возможности и настройка
- Работа с файлом ANTIGRAVITY.md и использование контекста проекта
- Анализ веб-приложений, генерация тестовой документации и автотестов с помощью Antigravity
- Сравнение возможностей Codex и Antigravity. Преимущества, ограничения и сценарии применения
Занятие 9. Advanced промпт-инжиниринг
Занятие 10. AI Agents
Занятие 11. N8N в тестировании
- Prompt Engineering vs Context Engineering. Современные подходы к работе с LLM
- Проектирование многоэтапных AI-сценариев (Prompt Chaining) и декомпозиция сложных задач
- Structured Output. Работа с JSON Schema, XML и YAML. Гарантированная структура ответов
- Продвинутые техники: Tree of Thoughts, ReAct, Self-Refine, Reflexion, Debate Prompting
- Управление контекстом: длинные документы, ограничения контекстного окна, оптимизация токенов и стоимости запросов
- Создание и сопровождение Prompt Library. Версионность промптов и организация корпоративной базы промптов
- Оптимизация AI-пайплайнов и внедрение Prompt Engineering в процессы разработки и тестирования
Занятие 10. AI Agents
- Что такое AI Agent и чем он отличается от обычного LLM, чат-бота и AI-ассистента
- Архитектура современного AI Agent: Planner, Memory, Tools, Executor и Critic
- Одноагентные и многоагентные (Multi-Agent) системы. Подходы к разделению ролей между агентами
- Tool Calling и Function Calling. Подключение внешних инструментов и API
- Memory в AI Agents: краткосрочная, долгосрочная и векторная память
- Планирование задач и автономное выполнение действий агентом
- Построение специализированных QA-агентов: Requirement Agent, Test Design Agent, Automation Agent и Review Agent
- Использование AI Agents для анализа требований, генерации тест-кейсов, автотестов и анализа логов
- Ограничения AI Agents, Human-in-the-Loop и контроль качества работы агентов
- Современные фреймворки и платформы для создания AI Agents. Перспективы развития Agent Engineering
Занятие 11. N8N в тестировании
- Обзор платформы N8N и её применение для автоматизации процессов тестирования
- Архитектура Workflow. Основные типы Nodes и принципы построения сценариев
- Работа с Trigger, Webhook, HTTP Request, Variables, Conditions и Loops
- Интеграция N8N с LLM (ChatGPT, Gemini, Claude и локальными моделями через API)
- Автоматизация анализа требований и генерации тестовой документации с помощью AI
- Построение AI Workflow для генерации тест-кейсов, чек-листов и тестовых данных
- Интеграция N8N с GitHub, Jira, Telegram, почтовыми сервисами и CI/CD
- Автоматизация анализа логов, формирования баг-репортов и уведомлений
- Построение многоэтапных AI-пайплайнов для задач QA
- Лучшие практики разработки, отладки и сопровождения Workflow в N8N
Занятие 12. Тестирование AI-инструментов
Занятие 13. Тестирование LLM и Prompt Security
Занятие 14. Защита курсовой работы + Этика, ограничения и будущее AI в тестировании
- Особенности тестирования AI-приложений и отличия от тестирования классического ПО
- Жизненный цикл AI-систем и роль QA-инженера в разработке AI-продуктов
- Подходы к тестированию AI: функциональное, нефункциональное и исследовательское тестирование
- Проверка качества генерации: корректность, полнота, релевантность, консистентность и воспроизводимость
- Тестирование устойчивости AI-систем: граничные случаи, некорректные входные данные и стрессовые сценарии
- Тестирование безопасности AI: Prompt Injection, Jailbreak, утечка данных и обход ограничений
- Оценка качества AI с помощью Benchmark, Golden Dataset, Human Evaluation и LLM-as-a-Judge
- Метрики тестирования AI: Accuracy, Precision, Recall, Latency, Cost, Hallucination Rate и Toxicity
- Автоматизация тестирования AI-инструментов и построение AI Eval Pipeline
- Лучшие практики тестирования AI-продуктов и организация процесса AI QA
Занятие 13. Тестирование LLM и Prompt Security
- Особенности тестирования больших языковых моделей (LLM) и отличие от тестирования классических информационных систем
- Архитектура LLM-приложений и основные точки возникновения дефектов
- Подходы к тестированию LLM: функциональное, исследовательское, регрессионное и adversarial-тестирование
- Проверка качества ответов: корректность, полнота, фактическая достоверность, консистентность и воспроизводимость
- Галлюцинации LLM: причины возникновения, методы обнаружения и способы минимизации
- Prompt Security: основные угрозы и современные методы защиты AI-систем
- Prompt Injection, Indirect Prompt Injection, Jailbreak и Data Leakage. Методы тестирования и поиска уязвимостей
- Guardrails, системные инструкции и механизмы защиты LLM-приложений
- Построение Golden Dataset и Benchmark Dataset для тестирования моделей
- Метрики оценки качества LLM и автоматизация LLM Evals. Использование LLM-as-a-Judge и Human Evaluation
Занятие 14. Защита курсовой работы + Этика, ограничения и будущее AI в тестировании
- Защита курсовой работы
- Этика использования AI в тестировании
- Приватность, лицензии, retention и аудит
- Ограничения современных LLM
- Границы доверия к результатам AI. Галлюцинации и риски использования AI
- Human-in-the-Loop подход
- Prompt Regression. Версионность промптов и моделей
- AI Fatigue
- План внедрения AI в команде QA: от пилота до масштабирования
- Метрики эффективности использования AI
- Будущее AI в тестировании и роль QA-инженера
- 93%Трудоустроенных выпускников после консультации в карьерном центре.
- 170+Компаний партнеров
- 14000+Компаний ищут специалистов в ИТ сфере на рынке СНГ
Стоимость обучения Тестированию с AI
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 12 месяцев. Подробную информацию по скидкам, программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Или сразу, но дешевле - 1620 BYN за курс
от
150
BYN/мес.
👉 Приведи друга – учитесь со скидкой 100 BYN каждый.
👨🏻🎓 Для выпускников TeachMeSkills - cкидка 10%
Ответы на важные вопросы
Тестирование с AI — это применение искусственного интеллекта и языковых моделей в задачах QA: анализе требований, создании тест-кейсов и тестовых данных, генерации автотестов, анализе логов, подготовке баг-репортов и автоматизации процессов тестирования.
На курсе также рассматривается обратное направление — тестирование AI-приложений и LLM.
На курсе также рассматривается обратное направление — тестирование AI-приложений и LLM.
Курс рассчитан на начинающих и практикующих тестировщиков, Manual QA, Automation QA, SDET, QA Lead и тест-аналитиков, которые хотят использовать искусственный интеллект в работе или развиваться в направлении AI QA.
Да. Курс начинается с основ AI, LLM и промпт-инжиниринга и постепенно переходит к более сложным темам: API, AI-ассистентам, агентам, N8N и тестированию LLM.
При этом базовое понимание тестирования ПО поможет быстрее применять полученные знания на практике.
При этом базовое понимание тестирования ПО поможет быстрее применять полученные знания на практике.
Глубоких знаний программирования для старта не требуется.
Часть курса построена на no-code и low-code инструментах, однако базовое умение читать код будет полезно при работе с API, автоматизацией, Codex, агентами и генерацией автотестов.
Часть курса построена на no-code и low-code инструментах, однако базовое умение читать код будет полезно при работе с API, автоматизацией, Codex, агентами и генерацией автотестов.
Курс не заменяет фундаментальное обучение QA.
Основной фокус — использование AI в тестировании: нейросети, LLM, промпт-инжиниринг, AI-ассистенты, AI-агенты, автоматизация QA-процессов и тестирование систем на базе искусственного интеллекта.
Основной фокус — использование AI в тестировании: нейросети, LLM, промпт-инжиниринг, AI-ассистенты, AI-агенты, автоматизация QA-процессов и тестирование систем на базе искусственного интеллекта.
На курсе рассматриваются ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot, Codex, Ollama, Dify, N8N, Postman AI, TestRigor, Katalon, Testim, Applitools и другие инструменты.
Ты научишься не просто пользоваться ими отдельно, а выбирать подходящий инструмент под конкретную QA-задачу.
Ты научишься не просто пользоваться ими отдельно, а выбирать подходящий инструмент под конкретную QA-задачу.
AI QA Engineer — QA-инженер, который умеет тестировать продукты с компонентами искусственного интеллекта и применять AI для автоматизации собственной работы.
Такой специалист может проверять качество и безопасность LLM, создавать Eval-пайплайны, работать с AI-агентами и одновременно использовать искусственный интеллект для классических задач тестирования.
Такой специалист может проверять качество и безопасность LLM, создавать Eval-пайплайны, работать с AI-агентами и одновременно использовать искусственный интеллект для классических задач тестирования.
Это проверка приложений и функций, работающих на базе больших языковых моделей.
QA-инженер оценивает корректность, релевантность, стабильность и безопасность ответов модели, тестирует граничные сценарии и галлюцинации, а также использует специальные наборы данных и метрики для оценки качества.
QA-инженер оценивает корректность, релевантность, стабильность и безопасность ответов модели, тестирует граничные сценарии и галлюцинации, а также использует специальные наборы данных и метрики для оценки качества.
Да. В программе есть отдельные темы по Prompt Security: Prompt Injection, Indirect Prompt Injection, Jailbreak, Data Leakage, Guardrails и другим подходам к проверке безопасности LLM-приложений.
LLM Evals — набор подходов для систематической оценки качества языковой модели или AI-приложения.
На курсе ты познакомишься с Golden Dataset, Benchmark Dataset, Human Evaluation, LLM-as-a-Judge и метриками качества AI, а также научишься использовать их в автоматизированных Eval-пайплайнах.
На курсе ты познакомишься с Golden Dataset, Benchmark Dataset, Human Evaluation, LLM-as-a-Judge и метриками качества AI, а также научишься использовать их в автоматизированных Eval-пайплайнах.
Да. В программе рассматривается архитектура AI Agent, память, инструменты, планирование и Tool/Function Calling.
Ты разберёшь создание специализированных QA-агентов для анализа требований, тест-дизайна, автоматизации и ревью.
Ты разберёшь создание специализированных QA-агентов для анализа требований, тест-дизайна, автоматизации и ревью.
Да. Отдельный блок посвящён N8N и построению автоматизированных AI-workflow для QA.
Ты разберёшь Webhook, HTTP Request, Conditions, Loops и интеграции с LLM, Jira, GitHub, Telegram и CI/CD.
Ты разберёшь Webhook, HTTP Request, Conditions, Loops и интеграции с LLM, Jira, GitHub, Telegram и CI/CD.
Использовать AI для анализа требований и тест-дизайна, генерировать тесты и тестовые данные, создавать AI-ассистентов и QA-агентов, автоматизировать процессы в N8N, работать с LLM через API и агентные среды, а также тестировать качество и безопасность AI-приложений.
Да. В конце обучения предусмотрена защита курсовой работы. Ты сможешь собрать собственный AI-инструмент, ассистента, агента или автоматизированный QA-workflow и получить обратную связь преподавателя.
Что наши выпускники говорят о нас?
Отзывы выпускников
Выйди на уровень AI QA Engineer
Оставь заявку в форме ниже и мы проконсультируем тебя в ближайшее время.
Скидка 70 BYN на последние места в группе!
58 BYN/мес.
52 BYN/мес.
00:00:00:00
Our Website is Almost Ready
Launch a targeted campaign.
Scale your infrastructure with our simple service.
Scale your infrastructure with our simple service.
Days
Hours
Minutes
Seconds
🎓 Получите консультацию и спецусловия на курс
Оставьте номер телефона — наш менеджер свяжется с вами, расскажет о программе, поможет выбрать подходящий курс и зафиксирует текущую скидку и специальные условия обучения.
📞 Быстро, бесплатно и без обязательств.