Запишись на курс или получи консультацию
Отправляя заявку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и условиями обработки персональных данных
Для кого этот курс?
-
Выпускник курса «Тестирование с AI»Углубишь базу: от промптов и готовых инструментов — к собственным AI-агентам, N8N-пайплайнам и тестированию самих LLM. -
Практикующий QA / SDETНаучишься строить многоэтапные AI-сценарии и автономных агентов под свои задачи, а не только пользоваться чужими инструментами. -
QA-лид / тест-аналитикСможешь проектировать корпоративную Prompt Library, внедрять AI-агентов в процессы команды и измерять их эффективность. -
QA-инженер, который хочет в AI QAОсвоишь отдельное направление — тестирование AI-приложений и LLM: качество генерации, prompt security, метрики и Eval-пайплайны.
Кем ты станешь
Первый курс дал тебе AI как ассистента: промпты, генерация тестов, готовые инструменты. Но рынок уже идёт дальше — от «подсказок от AI» к системам, которые работают сами: агенты планируют и выполняют задачи, пайплайны в N8N гоняют документацию и баг-репорты без участия человека, а сами AI-продукты нужно уметь тестировать.
Этот курс — про второй уровень. Ты перестаёшь быть пользователем AI-инструментов и становишься тем, кто их проектирует, собирает и проверяет.
Этот курс — про второй уровень. Ты перестаёшь быть пользователем AI-инструментов и становишься тем, кто их проектирует, собирает и проверяет.
Ты сможешь:
Кем ты станешь на практике:
Итог: после курса ты — AI QA Engineer уровня выше рынка: проектируешь агентов, строишь пайплайны и умеешь тестировать сам искусственный интеллект.
- Строить продвинутые промпт-системы — Context Engineering, Prompt Chaining, Structured Output (JSON Schema, XML, YAML), Tree of Thoughts, ReAct, Self-Refine, Reflexion. Управлять контекстным окном и стоимостью запросов.
- Создавать AI-агентов под QA — Requirement Agent, Test Design Agent, Automation Agent, Review Agent. Подключать инструменты через Tool/Function Calling, настраивать память и автономное планирование.
- Автоматизировать процессы в N8N — workflow для генерации тест-кейсов, чек-листов, тестовых данных; интеграция с GitHub, Jira, Telegram, CI/CD и LLM по API.
- Тестировать AI-приложения — проверять качество генерации, устойчивость, безопасность; работать с Benchmark, Golden Dataset, Human Evaluation и LLM-as-a-Judge.
- Тестировать LLM и защищать их — Prompt Injection, Jailbreak, Data Leakage, Guardrails; строить Golden/Benchmark Dataset и автоматизировать LLM Evals.
- Собирать корпоративную базу промптов — версионность, Prompt Library, внедрение в процессы разработки и тестирования.
Кем ты станешь на практике:
- Выпускник первого курса — перейдёшь от ручного использования AI к проектированию собственных агентов и пайплайнов.
- Практикующий QA / SDET — получишь навыки, которые выделяют senior-уровень: автономные системы, а не разовые промпты.
- QA-лид — сможешь внедрять AI-агентов в команде и доказывать их ценность метриками.
Итог: после курса ты — AI QA Engineer уровня выше рынка: проектируешь агентов, строишь пайплайны и умеешь тестировать сам искусственный интеллект.
Ключевые навыки
по окончанию курса
по окончанию курса
Prompt & Context Engineering
AI Agents
N8N Workflows
Prompt Security
LLM Evals
Prompt Library
Тестирование AI-приложений
Тестирование LLM
Что я смогу делать
после курса?
после курса?
-
Проектировать AI-агентовCобирать Requirement / Test Design / Automation / Review агентов с памятью и подключением инструментов. -
Строить пайплайны в N8NАвтоматизировать генерацию документации, анализ логов, баг-репорты и уведомления без ручной работы. -
Управлять промтамиPrompt Chaining, Structured Output и продвинутые техники (ToT, ReAct, Reflexion) под реальные задачи QA. -
Тестировать AI-приложенияПроверять качество, устойчивость и безопасность генерации, считать метрики качества. -
Тестировать и защищать LLMНаходить Prompt Injection и Jailbreak, ставить Guardrails, строить Golden Dataset. -
Автоматизировать оценку AIСобирать Eval-пайплайны, применять LLM-as-a-Judge и Human Evaluation.
Преподаватели курса
- ТимофейLead Automation QA в Performance Lab
4+ года опыта коммерческой разработки
Программа курса по
тестированию с AI 2.0
тестированию с AI 2.0
24 академических часа
Составлена практикующими IT-специалистами.
Составлена практикующими IT-специалистами.
- 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
- 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
- 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
- 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 ответов
- 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
- 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
- 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
от 58 BYN в месяц
Стоимость курса
Или сразу, но дешевле - 630 BYN / 210$ за весь курс.
Для выпускников первого курса «Тестирование с AI» - 500 BYN
При покупке курса «Тестирование с AI» + «Тестирование с AI 2.0» - 1600 BYN
Приведи друга – учитесь со скидкой 100 BYN каждый.
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 12 месяцев. Подробную информацию по скидкам, программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Для выпускников первого курса «Тестирование с AI» - 500 BYN
При покупке курса «Тестирование с AI» + «Тестирование с AI 2.0» - 1600 BYN
Приведи друга – учитесь со скидкой 100 BYN каждый.
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 12 месяцев. Подробную информацию по скидкам, программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Ответы на важные вопросы
И то, и другое. Идеально — после «Тестирование с AI», но можно прийти и с собственным опытом работы с AI в QA.
Не обязательно, но желательно. Мы стартуем с продвинутых тем (агенты, пайплайны, тестирование LLM), базовые промпты и инструменты не разбираем с нуля.
Базовое чтение кода пригодится — особенно для агентов и N8N. Но многое строится в no/low-code (N8N, готовые фреймворки).
Первый — про использование AI как ассистента. Второй — про проектирование автономных агентов, пайплайнов и тестирование самих AI-систем.
N8N, фреймворки AI-агентов, LLM по API (ChatGPT, Gemini, Claude, локальные модели), инструменты для Prompt Security и LLM Evals.
Отдельное направление: проверка качества генерации, устойчивости и безопасности AI-приложений, поиск уязвимостей вроде Prompt Injection.
Да, на последнем занятии — защита курсовой + разбор этики и внедрения AI в команде.
6 занятий по 3 часа, 24 академических часа, около 3 недель.
Тимофей — Lead Automation QA в Performance Lab, 4+ года опыта (ведущий первого курса).
Сможешь строить собственных QA-агентов, автоматизировать рутину в N8N и тестировать AI-продукты — навыки senior-уровня.
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.
🎓 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.