ISTQB® Certified Tester - Testen mit Generativer AI (CT-GenAI)

Generative KI verändert Testprozesse grundlegend und eröffnet neue Möglichkeiten, Effizienz, Qualität und Geschwindigkeit im Softwaretest deutlich zu steigern. Der ISTQB® CT‑GenAI‑Kurs vermittelt das notwendige Praxiswissen, um Large‑Language‑Modelle (LLMs) verantwortungsvoll, effektiv und zielgerichtet im Test einzusetzen.

Generative KI verändert Testprozesse grundlegend und eröffnet neue Möglichkeiten, Effizienz, Qualität und Geschwindigkeit im Softwaretest deutlich zu steigern. Der ISTQB® CT‑GenAI‑Kurs vermittelt das notwendige Praxiswissen, um Large‑Language‑Modelle (LLMs) verantwortungsvoll, effektiv und zielgerichtet im Test einzusetzen.

Generative KI verändert Testprozesse grundlegend und eröffnet neue Möglichkeiten, Effizienz, Qualität und Geschwindigkeit im Softwaretest deutlich zu steigern. Der ISTQB® CT‑GenAI‑Kurs vermittelt das notwendige Praxiswissen, um Large‑Language‑Modelle (LLMs) verantwortungsvoll, effektiv und zielgerichtet im Test einzusetzen.

Empfohlen: ISTQB® Certified Tester Foundation Level

Für Prüfung erforderlich: CTFL‑Zertifikat
Grundwissen zu Softwaretests und Requirements
Keine KI‑Vorkenntnisse notwendig

Empfohlen: ISTQB® Certified Tester Foundation Level

Für Prüfung erforderlich: CTFL‑Zertifikat
Grundwissen zu Softwaretests und Requirements
Keine KI‑Vorkenntnisse notwendig

Empfohlen: ISTQB® Certified Tester Foundation Level

Für Prüfung erforderlich: CTFL‑Zertifikat
Grundwissen zu Softwaretests und Requirements
Keine KI‑Vorkenntnisse notwendig

1. Grundlagen generativer KI & LLMs im Softwaretest

Praxisrelevante Einführung in GenAI, speziell zugeschnitten auf Tester. Themen: KI-Spektrum, Funktionsweise von LLMs, LLM-Typen, multimodale Modelle und typische Einsatzmöglichkeiten im Testprozess.

2. Prompt‑Engineering für Tester

Struktur wirksamer Prompts, zentrale Prompting-Verfahren (Prompt‑Verkettung, Few‑Shot, Meta‑Prompting), Unterschied System‑ vs. Benutzer‑Prompts und konkrete Anwendung auf Testanalyse, Testentwurf, Automatisierung und Regression.

3. Risiken & Qualitätsaspekte beim Einsatz generativer KI

Erkennen und Minimieren von Halluzinationen, Reasoning‑Fehlern, Verzerrungen, Datenschutz‑ und Sicherheitsrisiken sowie Verständnis für nicht‑deterministisches Verhalten und Energieverbrauch.

4. LLM‑gestützte Testinfrastruktur

Architektur moderner GenAI‑Testwerkzeuge, RAG (Retrieval‑augmentierte Generierung), Fein‑Tuning, LLMOps sowie KI‑gestützte Agenten zur (Teil‑)Automatisierung von Testprozessen.

5. Einführung & Integration generativer KI in Testorganisationen

Strategische Einführung von GenAI, Umgang mit Schatten‑KI, Auswahl geeigneter Modelle, Kostenmodelle, Change‑Management und Aufbau von KI‑Fähigkeiten im Testteam.

1. Grundlagen generativer KI & LLMs im Softwaretest

Praxisrelevante Einführung in GenAI, speziell zugeschnitten auf Tester. Themen: KI-Spektrum, Funktionsweise von LLMs, LLM-Typen, multimodale Modelle und typische Einsatzmöglichkeiten im Testprozess.

2. Prompt‑Engineering für Tester

Struktur wirksamer Prompts, zentrale Prompting-Verfahren (Prompt‑Verkettung, Few‑Shot, Meta‑Prompting), Unterschied System‑ vs. Benutzer‑Prompts und konkrete Anwendung auf Testanalyse, Testentwurf, Automatisierung und Regression.

3. Risiken & Qualitätsaspekte beim Einsatz generativer KI

Erkennen und Minimieren von Halluzinationen, Reasoning‑Fehlern, Verzerrungen, Datenschutz‑ und Sicherheitsrisiken sowie Verständnis für nicht‑deterministisches Verhalten und Energieverbrauch.

4. LLM‑gestützte Testinfrastruktur

Architektur moderner GenAI‑Testwerkzeuge, RAG (Retrieval‑augmentierte Generierung), Fein‑Tuning, LLMOps sowie KI‑gestützte Agenten zur (Teil‑)Automatisierung von Testprozessen.

5. Einführung & Integration generativer KI in Testorganisationen

Strategische Einführung von GenAI, Umgang mit Schatten‑KI, Auswahl geeigneter Modelle, Kostenmodelle, Change‑Management und Aufbau von KI‑Fähigkeiten im Testteam.

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Praxisrelevante Einführung in GenAI, speziell zugeschnitten auf Tester. Themen: KI-Spektrum, Funktionsweise von LLMs, LLM-Typen, multimodale Modelle und typische Einsatzmöglichkeiten im Testprozess.

2. Prompt‑Engineering für Tester

Struktur wirksamer Prompts, zentrale Prompting-Verfahren (Prompt‑Verkettung, Few‑Shot, Meta‑Prompting), Unterschied System‑ vs. Benutzer‑Prompts und konkrete Anwendung auf Testanalyse, Testentwurf, Automatisierung und Regression.

3. Risiken & Qualitätsaspekte beim Einsatz generativer KI

Erkennen und Minimieren von Halluzinationen, Reasoning‑Fehlern, Verzerrungen, Datenschutz‑ und Sicherheitsrisiken sowie Verständnis für nicht‑deterministisches Verhalten und Energieverbrauch.

4. LLM‑gestützte Testinfrastruktur

Architektur moderner GenAI‑Testwerkzeuge, RAG (Retrieval‑augmentierte Generierung), Fein‑Tuning, LLMOps sowie KI‑gestützte Agenten zur (Teil‑)Automatisierung von Testprozessen.

5. Einführung & Integration generativer KI in Testorganisationen

Strategische Einführung von GenAI, Umgang mit Schatten‑KI, Auswahl geeigneter Modelle, Kostenmodelle, Change‑Management und Aufbau von KI‑Fähigkeiten im Testteam.

Der Kurs richtet sich an Rollen, die aktiv Softwarequalität verantworten oder Testprozesse steuern:

- Tester & Testanalysten
- Testautomatisierer & Testentwickler
- Testmanager & QA‑Manager
- Entwickler, Architekten & DevOps Engineers
- Business Analysten, Product Owner
- Projektmanager & IT‑Führungskräfte

Der Kurs richtet sich an Rollen, die aktiv Softwarequalität verantworten oder Testprozesse steuern:

- Tester & Testanalysten
- Testautomatisierer & Testentwickler
- Testmanager & QA‑Manager
- Entwickler, Architekten & DevOps Engineers
- Business Analysten, Product Owner
- Projektmanager & IT‑Führungskräfte

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- Testautomatisierer & Testentwickler
- Testmanager & QA‑Manager
- Entwickler, Architekten & DevOps Engineers
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Die Prüfung ist im Kurspreis inkludiert.

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• ISTQB Certified Tester AI Testing

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• Prüfungsaufbau und Regeln
• Lehrplan

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