Den Sprung in die Zukunft wagen!
Das Thema Generative AI ist auf einem rasanten Vormarsch und hat die Softwareentwicklung erreicht. Das gilt auch für das Testen von Software. Es ist absehbar, dass sich alle in die Qualitätssicherung involvierten Personen mit den Techniken von KI und insbesondere Generative AI auseinandersetzen müssen, um die damit einhergehenden Vorteile zu nutzen.
Der InfoDay Generative AI Testing gibt einen Überblick zu alledem, was schon heute möglich ist, aber auch zu dem, worin die mit Large Language Models (LLMs) genutzten Techniken noch scheitern.
Sollen Tester, Testmanager und andere Qualitätsverantwortliche jetzt den Sprung in die Zukunft wagen und den Einsatz von KI für Testing und QA in Betracht ziehen? Unsere Online-Konferenz am 3. Juli 2024 gibt die Antworten.
Die Themen im Überblick
Die Vorträge des InfoDay Generative AI Testing geben Antworten auf folgende Fragen:
- Was sind die offensichtlichen Vorteile von Generative AI für das Testing?
- Wo scheitert generative KI noch?
- Adaptive Testgenerierung mit LLMs: Wie lassen sich Unit-Tests und Testdaten mit KI generieren?
- Welche Ansätze gibt es zur Überprüfung der Qualität von LLMs?
- Wie muss gutes Prompting beim Testing aussehen?
- Wann können Fuzz-Testing und Generative AI für eine skalierbare Teststrategie sorgen?
- Was sind die wichtigsten Tools und Helferlein beim automatisiertem Testen mit Generative AI?
- Wie verändert Generative AI die Rolle des Testers?
Das Programm
In sechs Fachvorträgen à 45 Minuten katapultieren Sie Ihr Wissen auf das nächste Level. Tauchen Sie tiefer ein in die Materie ein und tauschen Sie sich im Anschluss eines Talks mit dem Speaker oder den anderen Teilnehmenden in einer 15-minütigen Live-Q&A aus. Stellen Sie Fragen oder gehen Sie auf Ihre aktuellen beruflichen Herausforderungen ein.
Unit tests on steroids: leveraging fuzz testing and generative AI for a scalable testing strategy
Building secure and reliable software is an essential and challenging endeavor that requires extensive testing. Due to development teams' time and resource constraints, testing falls short, and necessary tests are even skipped altogether. Feedback-based fuzzing is the most practical dynamic testing method to find bugs and security vulnerabilities in software. In this talk, I'll provide an overview of fuzzing and show how we can leverage large language models to generate the test harnesses needed for fuzzing automatically. This enables an automated and scalable testing strategy for modern software.
Khaled Yakdan is the Chief Scientist and Co-Founder at Code Intelligence. Holding a Ph.D. in Computer Science and having spent over nine years in academia, Khaled now oversees the implementation of research outcomes in AI, usable security, and vulnerability detection into Code Intelligence’s products. He worked and contributed to research in reverse engineering, vulnerability finding, and concolic executions. His papers are published at top-tier international security conferences.
Was sind Ihre Vorteile?
Sechs Vorträge mit renommierten Experten
Bequeme Online-Teilnahme vom eigenen Schreibtisch aus
Die Vortragsinhalte sind am Puls der Zeit und behandeln wichtige Themen sowie neue Trends
Stellen Sie den Expert:innen Fragen via Chat und Zoom
Unbefristeter Zugang zu allen Videos und Materialien
Zielgruppen
- Qualitätsverantwortliche
- Tester:innen
- Testmanager:innen
- IT-Projektleiter:innen
Kontakt
Tel.: +49 2241 2341-100
E-Mail: konferenzen(at)sigs-datacom.de
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