生成AIの基本的な仕組みと特徴を詳しく説明します。生成AIは、入力されたプロンプトに対して最適な出力を生成する技術であり、大量のデータを学習して多岐にわたる応用領域に対応できます。
そして、生成AIをテスト設計で活用する方法について具体例を交えて学びます。テスト設計の課題解決には、仕様の明確化、インプットの理解、テスト観点の作成、因子と水準の作成といったタスク分割を行い、生成AIを活用して条件を明確にする方法を学びます。
生成AIの精度を向上させるための鍵となる構造化プロンプトについて学びます。構造化プロンプトは、複雑な情報を整理し、生成AIに対する指示を明確に伝える手法です。プロンプトを階層的に分けることで、AIの理解を助け、生成される回答の質を向上させます。
※他社提携コースは、お申し込み後に空席確認を行います。お席を確保できない状況の場合はご連絡させていただきます。
なお、「残席数」はリアルタイムに反映されていない場合がございます。また、残席数表示に関わらず申込可能な場合がございますので、正確な「残席数」については、お問い合わせください。
日時 | 場所 | 状況 | 締切日 |
---|---|---|---|
2月13日(木) | オンラインLive講座(株式会社SHIFT ヒンシツ大学) | 受付締切 | 1月28日(火) |
3月13日(木) | オンラインLive講座(株式会社SHIFT ヒンシツ大学) | 受付中 | 2月25日(火) |
5月22日(木) | オンラインLive講座(株式会社SHIFT ヒンシツ大学) | 受付中 | 5月6日(火) |
7月11日(金) | オンラインLive講座(株式会社SHIFT ヒンシツ大学) | 受付中 | 6月25日(水) |
9月9日(火) | オンラインLive講座(株式会社SHIFT ヒンシツ大学) | 受付中 | 8月24日(日) |
・生成AIを活用してソフトウェアテストの作業効率化を推進したいリーダーの方
・ソフトウェアテスト設計の業務で役立つプロンプトを知りたい方
・特定のメンバーに依存する知識やノウハウがあり、知識の属人化にお困りの方
特にありません
当コースを修了した時点で、次のことができることを目標とします。
・プロンプトの作成とその構造化手法を理解できる。
・自身のテスト設計業務で活かせるスキルを習得できる。
・ソフトウェアテスト設計のプロンプトをチーム内で共有し活用できる。
・Jenkinsを用いてリモートサーバーへデプロイできる。
1. LLM概要
- 生成AIの基本的な仕組み
- LLM利用時のセキュリティリスクとその対処法
- トークンの仕組み
- コンテクストウインドウ
2. テスト設計での活用について
- テスト設計のタスク分割
- テスト業務の一般的な課題に対する生成AI活用例
3. 構造化プロンプトについて
- プロンプトの階層構造による構造化⼿法
- プロンプトの構造化の基本形
4. 構造化プロンプトの演習問題
-テスト設計における生成AIの活用例
※内容は変更になる場合もあります。
キャンセル規定 | 受講開始6営業日前から受講料(購入価格)の100%のキャンセル料がかかります。 |
---|---|
オンラインクラス | オンライン参加をされる方は、Zoomをご用意ください。 |
演習環境 | 使用ツール |
その他 | 【重要】キャンセル規定 |