Лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная Департаментом образования и науки города Москвы
Создан в
2026
году
Онлайн-курс
Нейросети для тестировщиков
За 2 месяца вы освоите работу с нейросетями — от первых промптов до собственных ИИ-агентов, инструкций-пайплайнов и тестирования больших языковых моделей (LLM).
Научитесь применять LLM в тестировании: анализировать требования, генерировать тестовые данные и автотесты
Изучите Copilot, Applitools, TestRigor, n8n, Dify, Codex, Antigravity 2.0
Получите документ об образовании установленного образца и диплом Академии Эдюсон
-0%
до 20 января
Получить консультацию или записаться на курс
Занятия с экспертом онлайн
Вы получаете бессрочный доступ к курсу и регулярным обновлениям
2 документа
Удостоверение о повышении квалификации, диплом Академии Эдюсон и сертификат на английском языке
Актуальная программа
Курс разработан на основе реальных тенденций рынка и требований работодателей в 2026 году
85% практики
В том числе 12 практических работ, всё — в разных форматах
Преподаватель-практик
Действующий руководитель группы автоматизации тестирования из «Перфоманс Лаб»
Выгодная рассрочка без процентов
Учитесь сейчас — платите потом удобными частями
Инженер умного дома — профессия на стыке инженерии и ИТ
+50%
к скорости выхода продукта на рынок, если использовать ИИ в тестировании
Тестируйте быстрее и получайте
на 5567 больше — с нейросетями
70%
компаний внедрят ИИ в тестирование к 2028 году
63%
работодателей ставят навык работы с ИИ на первое место у тестировщика
Работодатели всё чаще ищут тестировщиков, которые умеют работать с ИИ-инструментами.
Нейросети помогают в разы быстрее:
Анализировать требования
Писать тест-кейсы
Генерировать тестовые данные
Искать ошибки
Управлять HR-аналитикой, метриками, бюджетированием
56%
Кому подойдёт курс
Что нужно для учёбы
Базовые знания мануального тестирования
Понимание тест-кейсов, баг-репортов, жизненного цикла разработки ПО (SDLC).
Инструменты и ОС
Windows, macOS или Linux, Python 3.10+, современный браузер, VS Code или Cursor, Docker.
Ноутбук
От 8 ГБ оперативной памяти, современный процессор, 30 ГБ свободного места на диске. Видеокарта не нужна — все задания выполняются в облаке.
Платные сервисы
Основные задания — на бесплатных лимитах ChatGPT, Claude и Gemini. Для части инструментов, например TestRigor и Applitools, может понадобиться платная подписка.
Есть вопросы? Закажите бесплатную карьерную консультацию
Навыки
Ваше резюме после обучения
Инструменты
Понимаю принципы и ограничения работы больших языковых моделей (LLM) и умею распознавать галлюцинации
Строю эффективные промпты по структуре роль → контекст → задача → формат → ограничения, включая техники Few-shot и Chain-of-Thought
Работаю с Gemini через разные способы доступа, генерирую тест-кейсы и анализирую требования с помощью LLM
Использую ИИ-помощников разработчика: GitHub Copilot, Codex, локальные модели через Ollama
Настраиваю автоматизацию тестирования с помощью инструментов TestRigor, Katalon Studio, Testim
Проектирую многоэтапных ИИ-ассистентов для тестирования на платформах Dify и n8n
Строю ИИ-агентов с архитектурой Planner / Memory / Tools / Executor / Critic для задач тестирования
Тестирую ИИ-системы: функциональное, нефункциональное и исследовательское тестирование
Провожу адверсариальное (состязательное) тестирование LLM с помощью техник Prompt Injection, Jailbreak, Data Leakage
Оцениваю качество генерации через компоненты Benchmark, Golden Dataset и LLM-as-a-Judge
Внедряю ИИ в процессы QA-команды с учётом этики, приватности и границ доверия к LLM
Применяю методы продвинутого конструирования запросов (промпт-инжиниринга): Prompt Chaining, Tree of Thoughts, ReAct, Self-Refine, Reflexion
Провожу визуальное тестирование на платформе Applitools и генерирую реалистичные тестовые данные
hh.ru
QA-инженер по ИИ-тестированию
Партнёр курса — ИТ-школа
TeachMeSkills выпустили более 11 500 студентов, которые успешно начали карьеру в ИТ-компаниях по всему миру
На курсе вас ждёт онлайн-формат, где вы сможете общаться с экспертами, задавать вопросы, получать помощь и поддержку на всём пути обучения
Как учиться эффективно
- Что такое ИИ / LLM / машинное обучение и как работает LLM (токены, контекст, ограничения)
- Галлюцинации и критическое мышление
- Отличие от классической автоматизации
- Экосистема ИИ-инструментов и LLM как часть жизненного цикла разработки ПО (SDLC)
- Сравнение нейросетей ChatGPT / Claude / Gemini / Copilot и локальных моделей
- Безопасность и конфиденциальность
Промпт-инжиниринг
- Структура промпта (роль → контекст → задача → формат → ограничения)
- Промпты для GPT 5.5 и моделей рассуждения
- Методы Few-shot, Self-consistency, Critic-Reflection, CoT
- Руководство по промптам для QA (требования, тест-кейсы, программный интерфейс (API), инструменты UI-диффы, логи, баг-репорты)
- Практика: A/Б-сравнение промптов, оценка с таблицей метрик, свой набор промптов для работы
Gemini для QA: API, интерфейс программной строки (CLI), интеграция
- Экосистема Gemini (Веб / API / CLI)
- Работа с LLM через API и параметры генерации
- API-ключ, инструменты Postman / curl
- Gemini CLI для анализа требований и генерации тест-кейсов; интеграция в инструментах VS Code / IntelliJ / Cursor
- Практика: создание каркаса (фреймворка) автоматизации тестирования через Gemini CLI
ИИ-помощники разработчика и тестировщика
- Инструмент GitHub Copilot
- Gemini-плагин для ИИ-ассистента Continue
- Программа Ollama и локальные LLM
- ИИ-инструмент для ревью кода на локальной модели
- ИИ-агент Codex (ПК/CLI)
- Практика: настройка локальной модели, интеграция с интегрированной средой разработки (IDE), ИИ-ревью кода и работа с Codex
Платформы быстрой разработки (No / Low-code) и ИИ-ассистенты
- No-code / Low-code подходы
- Платформы TestRigor, Katalon Studio, Testim
- ИИ в платформе Postman
- Интеграция с практиками CI/CD
- Практика: генерация API-тестов по спецификации Swagger, минимальный набор тест-кейсов и запуск в непрерывную интеграцию (CI)
Создание ИИ-ассистента
- Архитектура ИИ-ассистентов и многоэтапных пайплайнов
- Маскирование данных
- Генерация тестовой модели из требований в формат JSON
- Автотесты + авторевью
- Анализ логов и авто-баг-репорты
- Dify
- n8n
- Практика: многоэтапный ИИ-ассистент для тестирования + реализация ассистента в Dify
Визуальное тестирование и тестовые данные
- Система Applitools (базовая линия (Baseline), анализ изменений, интеграция в автоматизацию)
- ИИ-агенты Antigravity
- Генерация реалистичных тестовых данных
- Практика: визуальное тестирование в Applitools, Antigravity для анализа приложения, генератор тестовых данных
Агентные среды: Codex и Antigravity 2.0
- Современные агентные среды в QA; Codex (Desktop/CLI, файл AGENTS. md)
- Генерация чек-листов, тест-кейсов и автотестов
- Обновление Antigravity 2.0 (ПК / IDE / CLI, файл ANTIGRAVITY. md)
- Анализ веб-приложений
- Сравнение Codex и Antigravity
Продвинутый промпт-инжиниринг
- Проектирование запросов и проектирования контекста (Prompt vs Context Engineering)
- Цепочка промптов (Prompt Chaining) и декомпозиция задач
- Структурированный вывод данных (Structured Output): JSON Schema / XML / YAML
- Продвинутые техники рассуждения: дерево рассуждений (Tree of Thoughts), рассуждение с действиями (ReAct), самоуточнение (Self-Refine), рефлексия (Reflexion), дебаты моделей (Debate Prompting)
- Управление контекстом
- Библиотека запросов (Prompt Library) и управление версиями (версионность)
ИИ-агенты
- Архитектура AI-агента: планировщик (Planner), память (Memory), инструменты (Tools), исполнитель (Executor), критик (Critic)
- Одноагентные и многоагентные системы (single / multi-agent)
- Вызов функций и внешних инструментов (Tool Calling / Function Calling)
- Память ИИ-агента: краткосрочная, долгосрочная и векторная
- Специализированные QA-агенты: анализ требований (Requirement), проектирование тестов (Test Design), автоматизация (Automation), ревью (Review)
- Подход «человек в цикле» (Human-in-the-Loop)
n8n в тестировании
- Рабочие процессы (Workflows), узлы (Nodes), триггеры (Triggers), автоматически сгенерированные запросы, или вебхуки (Webhooks), запросы HTTP, переменные (Variables), условия (Conditions), циклы (Loops)
- Интеграция с LLM
- Интеграция с GitHub, Jira, Telegram, электронной почтой и CI/CD
- ИИ-пайплайны для QA
Тестирование ИИ-инструментов
- Особенности тестирования ИИ и жизненный цикл ИИ-систем
- Функциональное, нефункциональное и исследовательское тестирование
- Качество генерации и устойчивость
- Проверка безопасности: внедрение запросов (Prompt Injection) и обход ограничений (Jailbreak)
- Эталонные тесты (Benchmarks), эталонные наборы данных (Golden Datasets), экспертная оценка (Human Evaluation), оценка одной LLM другой (LLM-as-a-Judge)
- Метрики
- Конвейер оценки ИИ-моделей (AI Evaluation Pipeline)
Тестирование LLM и безопасность запросов (Prompt Security)
- Состязательное (adversarial) тестирование
- Галлюцинации и их минимизация
- Внедрение запросов (Prompt Injection), косвенное внедрение (Indirect Prompt Injection), обход ограничений (Jailbreak), утечка данных (Data Leakage)
- Защитные механизмы (Guardrails) и системные инструкции
- Эталонные и сравнительные наборы данных (Golden Dataset, Benchmark Dataset)
- Оценка одной LLM другой (LLM-as-a-Judge)
Защита курсовой + этика и будущее ИИ
- Защита курсовой работы
- Этика, приватность, лицензии, retention, аудит
- Ограничения LLM и границы доверия
- Подход «человек в цикле» (Human-in-the-Loop)
- Регрессионное тестирование запросов (Prompt Regression)
- Усталость от использования AI (AI Fatigue)
- План внедрения AI в команде QA
- Метрики эффективности
- Будущее профессии
Каждый выпускник программы получит два диплома
После выполнения итогового проекта вам выдадут удостоверение о повышении квалификации установленного образца и сертификат на английском языке.
AI QA-engineer
Эксперт курса
Тимофей Бородич
Заместитель технического директора (Deputy CTO) и руководитель группы автоматизации тестирования (Lead Automation QA) в «Перфоманс Лаб».
5+
лет коммерческого опыта в автоматизации тестирования и разработке
Студенты любят наши курсы
Средний рейтинг 4.8
Студенты любят наши курсы
Средний рейтинг 4.8
Ведущие компании доверяют Академии Эдюсон образование своих сотрудников
Наши клиенты — лидеры рынка
750 000
студентов проходят обучение на 2026 год
100+
курсов-профессий выпустили с 2013 года
Академия Эдюсон — это про доверие
№1
в дополнительном обучении по версии Smart Ranking
13+
лет обучаем компании и людей
Мы собрали лучших экспертов со всего мира, сделали удобную платформу, пригласили опытных кураторов — и вот что получилось:
Оставьте заявку — и мы:
Этот курс может оплатить ваш работодатель
Оплату может взять на себя ваш работодатель или любое юрлицо — полностью или частично (50/50 или 75/25). Также подходит собственникам, которые оформляют обучение от своей компании.
Для организаций возможны индивидуальные условия при обучении нескольких сотрудников.
Расскажем о курсе и ответим на вопросы
Поделимся презентацией
Подготовим договор и счёт
Получить консультацию
-0%
Обучение можно оплатить сразу
или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на
или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на
24 месяца
Оформите налоговый вычет
и верните 13% стоимости обучения
и верните 13% стоимости обучения
Оплатить сразу с доп. скидкой
Записаться на бесплатную консультацию
Оплатить сразу с доп. скидкой
Записаться на бесплатную консультацию
0 ₽ / мес
Что вас ждёт на курсе и его стоимость
Что вас ждёт на курсе
Стоимость курса
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
00
:
00
:
00
0
дней
До конца скидки осталось:
Техподдержка учебной платформы
Личный куратор на 365 дней
Удостоверение о повышении квалификации, диплом Академии Эдюсон и сертификат на английском языке
Доступ к курсу и всем обновлениям навсегда
28 академических часов
85% обучения — практика
Статус
У меня есть промокод
Часто задаваемые вопросы
Курс рассчитан на специалистов из тестирования и смежных профессий с разным уровнем подготовки. Начинающие тестировщики смогут быстрее влиться в профессию и научатся применять ИИ в повседневной работе. Практикующие инженеры по тестированию (QA-инженеры, QA-testers) и разработчики систем тестирования (SDET) сократят объём рутинных задач, автоматизируют процессы и освоят ИИ-агентов (AI-агентов) для тестирования. Руководители команд тестирования (QA-лиды) научатся внедрять нейросети в работу команды, а специалисты, которые хотят дорасти до тестировщиков ИИ, освоят тестирование БЯМ (LLM) и AI-приложений.
Вы научитесь использовать большие языковые модели для решения задач тестирования: анализировать требования, генерировать тест-кейсы, тестовые данные, автотесты и баг-репорты. Освоите продвинутое конструирование запросов (промпт-инжиниринг), создание ИИ-агентов и инструкций-пайплайнов, автоматизацию QA-процессов, а также научитесь тестировать сами AI-системы и оценивать качество работы LLM.
Для знакомства с нейросетями и большинством инструментов курса продвинутые навыки программирования не обязательны, главное — знания в мануальном тестировании. Вы постепенно освоите работу с современными ИИ-сервисами, а также познакомитесь с инструментами автоматизации без кода: no-code и low-code.
В программе собраны актуальные инструменты, которые уже используют в QA-тестировании (QA testing). Вы освоите Gemini, GitHub Copilot, OpenAI Codex, Dify, n8n, Applitools, TestRigor, Testim, Ollama, Katalon Studio, Antigravity 2.0 и другие сервисы для автоматизации тестирования, создания ИИ-агентов и работы с LLM.
Обучение длится 2 месяца. Занятия проходят в онлайн-формате с ментором, поэтому вы сможете задавать вопросы и получать обратную связь. Если пропустите урок, запись останется в личном кабинете. После окончания курса вы сохраните бессрочный доступ ко всем материалам и будущим обновлениям программы.
Да. Программа на 85% состоит из практики. Вас ждут 12 практических работ, которые помогут применить нейросети для решения реальных задач тестировщика.
Да. Курс разработан для тех, кто совмещает обучение с работой. Онлайн-формат позволяет заниматься из любого места, а записи занятий и бессрочный доступ к материалам — проходить программу в комфортном темпе.
После успешного завершения обучения вы получите удостоверение о повышении квалификации, диплом Академии Эдюсон и сертификат на английском языке.
Да. Вы можете оформить беспроцентную рассрочку и платить удобными частями.
academy@eduson.tv
Направления обучения
115280, г. Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19
© 2020–2026 ООО «ЭДЮСОН»
Рассрочка от партнёров
Академия
Документы
Программы
