Nasz autorski projekt szkoleniowo stażowy dla Testera manualno-automatyzującego START 20 lutego 2026! Zostało ostatnie miejsce!
Quality-Island

POPRAWKA1 Testowanie AI – szkolenie praktyczne dla testerów

Testowanie AI wymaga innego podejścia niż klasyczne testowanie oprogramowania. Systemy oparte na modelach językowych i uczeniu maszynowym są niedeterministyczne, uczą się na danych i podejmują decyzje w oparciu o prawdopodobieństwo. Klasyczne scenariusze testowe często przestają działać. To szkolenie powstało po to, aby nauczyć testerów, QA i analityków, jak świadomie testować systemy AI, rozumieć ich ograniczenia oraz identyfikować realne ryzyka jakościowe.

Termin gwarantowany
Testowanie AI – szkolenie praktyczne dla testerów

Pierwotna cena wynosiła: 2400,00 PLN.Aktualna cena wynosi: 1349,00 PLN.

  • Widoczna cena nie zawiera VAT(23%)
  • Certyfikat ukończenia
  • Dodatkowe materiały po szkoleniu
  • 30 dniowe wsparcie szkoleniowca
  • Praktyczne zadania
  • Możliwość płatności w ratach (umowa bezpośrednio z Quality Island) – Pobierz wzór umowy

7 w magazynie (może być zamówiony)

Stacjonarnie czy online?
Wybierz datę
Zobacz opinie o szkoleniu
Organizacja Dla kogo Czego się nauczysz Jak pracujemy Atuty szkoleń Wymagania wstępne Program kursu Możliwości finansowania Kroki FAQ

W wielu organizacjach AI jest wdrażane szybciej niż kompetencje zespołów QA. Powstają chatboty, agenci, systemy rekomendacyjne i narzędzia wspierające decyzje. Problem polega na tym, że testowanie AI nie polega wyłącznie na sprawdzeniu, czy funkcja działa.

Modele językowe mogą halucynować, generować niespójne odpowiedzi, reagować różnie na podobne dane wejściowe. Testowanie systemów AI wymaga:

  • zrozumienia sposobu działania modelu,
  • projektowania testów dla systemów niedeterministycznych,
  • analizy danych wejściowych i wyjściowych,
  • oceny ryzyk biznesowych i reputacyjnych.

Podczas szkolenia uczestnicy uczą się, jak budować strategię testowania AI w projekcie, jak definiować kryteria jakości oraz jak unikać złudnego poczucia kontroli. Skupiamy się na praktyce i realnych scenariuszach projektowych.

Organizacja

  • 1 dzień (8 h) w godzinach 8:00-16:00
  • Dodatkowe materiały po szkoleniu
  • Certyfikat uczestnictwa
  • Nagranie z całego szkolenia (dodatkowo płatne)
  • 30 dniowe wsparcie ekspertów
  • Praktyczne zadania
  • Wieloletni praktyk, ekspert w obszarze testów
  • Forma szkolenia
    Szkolenie realizowane jest online (na żywo, na profesjonalnej platformie do pracy zdalnej ClickMeeting) lub stacjonarnie — w zależności od wybranego terminu. W obu przypadkach pracujemy warsztatowo, z aktywnym udziałem uczestników. Dostępne w formule otwartej oraz zamkniętej dla firm.
  • Czas trwania
    Szkolenie trwa 1 dzień (ok. 8 godzin pracy warsztatowej), z przerwami. Skupiamy się na konkretach, bez „rozciągania programu”.
  • Poziom
    Szkolenie jest przeznaczone dla poziomu junior → mid (możemy również przygotować szkolenie na poziomie expert)

Dla kogo

To szkolenie jest dla Ciebie, jeśli:

  • jesteś testerem manualnym i zaczynasz pracę z systemami opartymi o AI,

  • jesteś testerem automatyzującym i chcesz testować modele językowe lub agentów AI,

  • pracujesz jako QA i odpowiadasz za jakość rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję,

  • jesteś analitykiem i chcesz rozumieć ryzyka jakościowe systemów AI.

To szkolenie nie jest dla Ciebie, jeśli:

  • oczekujesz kursu programowania i trenowania modeli AI od podstaw,

  • szukasz wyłącznie teorii bez pracy na realnych scenariuszach testowych,

  • chcesz gotowych checklist bez zrozumienia specyfiki systemów AI,

  • traktujesz AI jako ciekawostkę, a nie realny element systemu, który trzeba świadomie testować.

Czego się nauczysz

Po szkoleniu będziesz potrafić:

  • rozumieć różnice między testowaniem klasycznego systemu a testowaniem AI,

  • projektować scenariusze testowe dla systemów niedeterministycznych,

  • identyfikować halucynacje i niespójności modeli językowych,

  • analizować jakość odpowiedzi generowanych przez AI,

  • definiować kryteria akceptacji dla rozwiązań opartych o AI,

  • oceniać ryzyka biznesowe związane z wdrożeniem AI,

  • budować podstawową strategię testowania AI w projekcie.

Jak pracujemy

To szkolenie ma formę warsztatową. Pracujesz, testujesz i popełniasz błędy tu i teraz, dokładnie tak, jak w realnym projekcie.

Nasze podejście:

  • >80% praktyki – minimum teorii, tylko tyle, ile trzeba, żeby rozumieć dlaczego coś robimy,

  • pracujemy na przykładach systemów opartych o modele językowe,

  • analizujemy odpowiedzi modeli i projektujemy testy krok po kroku,

  • pokazujemy, jak testować system, który nie zawsze daje tę samą odpowiedź,

  • dyskutujemy realne przypadki z projektów uczestników.

Atuty szkoleń

01

Praktyka zamiast teorii

Szkolenia prowadzą praktycy, którzy na co dzień pracują z jakością i testami.
Zero „hello world”, realne przypadki i problemy z projektów.

02

Elastyczne formy płatności

Raty 0%, płatność odroczona lub dofinansowanie z BUR.
Pomagamy dobrać najlepszą opcję, bez presji i zbędnych formalności.

03

Certyfikat potwierdzający realne kompetencje

Po szkoleniu otrzymujesz certyfikat w języku angielskim, możliwy do udostępnienia rekruterom i pracodawcom.
Zakres certyfikatu jasno opisuje zdobyte umiejętności.

04

Profesjonalna forma online

Interaktywne zajęcia na stabilnej platformie:
współdzielenie ekranu, Q&A, nagrania, materiały i aktywny kontakt z trenerem.

05

Wsparcie po szkoleniu

Nie zostawiamy Cię samego po ostatnim slajdzie.
Masz pytania po szkoleniu? Możesz do nas wrócić z konkretnym problemem.

06

Gwarancja zadowolenia

Jeśli szkolenie nie spełni Twoich oczekiwań, porozmawiamy.
A jeśli masz uzasadnione zastrzeżenia, zwracamy pieniądze.

Wymagania wstępne

  • podstawowa znajomość testowania oprogramowania

  • zrozumienie pojęć takich jak API, dane wejściowe i wyjściowe

  • własny laptop z dostępem do internetu

  • nie wymagamy wiedzy matematycznej z zakresu machine learning

  • nie wymagamy doświadczenia w budowie modeli AI

Program kursu

  • czym jest model uczenia maszynowego w praktyce projektowej

  • rola danych treningowych i ich wpływ na jakość predykcji

  • proces trenowania modelu na wysokim poziomie

  • czym jest predykcja i jak interpretować wynik modelu

  • różnica między systemem regułowym a systemem uczącym się

  • deterministyczność vs niedeterministyczność systemu

  • brak jednego „oczekiwanego wyniku” dla tego samego wejścia

  • zmienność wyników w czasie

  • zależność jakości od danych, a nie tylko od kodu

  • konieczność testowania modelu, danych i integracji

  • testy jakości danych treningowych i testowych

  • testy poprawności działania modelu

  • testy funkcji predykcyjnych w API lub aplikacji

  • testy UX w systemach rekomendacyjnych i chatbotach

  • testy integracyjne systemu AI z resztą architektury

  • czym jest accuracy i kiedy bywa mylące

  • precision i recall w kontekście ryzyka biznesowego

  • F1-score jako kompromis między precision i recall

  • macierz pomyłek jako narzędzie analizy błędów

  • interpretacja metryk w zależności od kontekstu projektu

  • wykrywanie braków i błędów w danych

  • sprawdzanie spójności i zakresów wartości

  • reprezentatywność danych względem rzeczywistego użytkownika

  • wpływ jakości danych na stabilność modelu

  • testy danych skrajnych i rzadkich przypadków

  • czym jest data drift i concept drift

  • wykrywanie degradacji jakości modelu w czasie

  • testowanie odporności na nietypowe dane wejściowe

  • podstawy adversarial testing

  • monitoring modelu po wdrożeniu

  • czym jest bias w modelach AI

  • identyfikacja uprzedzeń w danych treningowych

  • analiza różnic w wynikach dla różnych grup użytkowników

  • testowanie sprawiedliwości algorytmu

  • ryzyko reputacyjne i regulacyjne związane z bias

  • przegląd bibliotek do analizy jakości modeli

  • narzędzia do monitoringu driftu

  • narzędzia do testowania danych

  • integracja testów AI z pipeline CI/CD

  • ograniczenia i koszty wybranych rozwiązań

  • analiza problemu biznesowego

  • przegląd danych wejściowych

  • interpretacja wyników modelu

  • analiza błędów i macierzy pomyłek

  • propozycje usprawnień jakościowych

  • włączenie testowania AI do strategii QA

  • współpraca QA z Data Science i DevOps

  • definiowanie kryteriów akceptacji dla systemów AI

  • dokumentowanie ryzyk i ograniczeń modelu

  • budowanie procesu ciągłej weryfikacji jakości AI

Wiele możliwości finansowania szkoleń i kursów

01

Środki własne

Opłać szkolenie od razu, szybko i bez formalności.
Przelew online, BLIK lub karta. Bez prowizji i ukrytych kosztów.

02

Płatność ratalna

Rozłóż płatność na raty 0%, bez dodatkowych opłat.
Każdą kwotę powyżej 2000 zł możesz podzielić nawet na 6 rat.

03

Odroczona płatność

Zapisz się dziś, zapłać dopiero za 3 miesiące.
Elastyczne podejście. W razie potrzeby możemy czasowo wstrzymać płatność.

04

Dofinansowanie Z BUR

Szkolenie może być objęte dofinansowaniem w ramach BUR, zazwyczaj 50-80% kosztów.
Pomagamy sprawdzić możliwości i prowadzimy przez formalności krok po kroku.

Czytaj więcej

Szkolenie w 5 krokach

Prosty zapis na szkolenie

Wybierasz termin szkolenia i zapisujesz się w kilka sekund.
Bez skomplikowanych formularzy i zbędnych formalności.

Wybór formy płatności

Decydujesz, jak chcesz zapłacić:
jednorazowo, w ratach 0%, z odroczoną płatnością lub z dofinansowaniem (np. BUR).
Jeśli trzeba, pomagamy dobrać najlepszą opcję.

Przygotowanie do szkolenia

Przed szkoleniem otrzymujesz informacje organizacyjne i wskazówki techniczne.
Dzięki temu wchodzisz na szkolenie przygotowany, bez stresu i improwizacji.

Udział w szkoleniu (praktyka)

Uczestnicy pracują na własnych laptopach. Analizują odpowiedzi modeli językowych w różnych scenariuszach. Projektują przypadki testowe dla systemów AI. Testują zachowania modeli w sytuacjach granicznych. Każdy blok teoretyczny kończy się ćwiczeniem praktycznym.

Materiały i dalsze wsparcie

Po szkoleniu otrzymujesz materiały oraz certyfikat.
Opcjonalnie możesz dokupić nagranie szkolenia i wracać do materiału, kiedy chcesz.
W razie pytań, jesteśmy dostępni także po zakończeniu szkolenia.

Najczęściej zadawane pytania

W klasycznych systemach to samo wejście daje to samo wyjście. W systemach AI odpowiedź może się różnić, ponieważ model operuje na prawdopodobieństwie. Oznacza to, że nie zawsze możemy polegać na jednym oczekiwanym wyniku. Podczas szkolenia pokazujemy, jak projektować testy w takim środowisku oraz jak definiować kryteria jakości w systemach niedeterministycznych.
Tak. Analizujemy scenariusze związane z modelami językowymi, chatbotami i agentami AI. Uczymy, jak testować jakość odpowiedzi, spójność komunikacji oraz bezpieczeństwo generowanych treści.
Tak. Halucynacje są jednym z kluczowych zagrożeń w systemach AI. Podczas szkolenia pokazujemy, jak je identyfikować, jak projektować testy ujawniające ten problem oraz jak minimalizować ryzyko w środowisku produkcyjnym.
Tak, całe szkolenie jest nagrywane.
Nagranie możesz otrzymać opcjonalnie, za dodatkową opłatą, jeśli chcesz wracać do materiału po szkoleniu lub utrwalić wiedzę we własnym tempie.
Tak. Tester manualny może w pełni uczestniczyć w szkoleniu. Wymagana jest podstawowa wiedza testerska i zrozumienie pracy systemów IT. Automatyzacja nie jest warunkiem koniecznym, choć dla testerów technicznych szkolenie daje dodatkową perspektywę.
Tak. Omawiamy kwestie prywatności danych, ryzyka wycieku informacji oraz odpowiedzialności za treści generowane przez AI. Testowanie AI nie ogranicza się do funkcjonalności. Obejmuje również bezpieczeństwo i reputację organizacji.
Tak. W formule zamkniętej analizujemy konkretne rozwiązania stosowane w organizacji i dostosowujemy scenariusze testowe do realnego kontekstu projektowego. To pozwala przełożyć wiedzę bezpośrednio na wdrożenie w firmie.
Szkolenie daje fundamenty do stworzenia podstawowej strategii testowania AI. Uczestnicy rozumieją ryzyka, różnice w podejściu oraz sposoby definiowania kryteriów jakości. Ostateczny kształt strategii zależy od skali projektu, ale po szkoleniu będziesz w stanie świadomie zaproponować kierunek działań.
Nie. Szkolenie koncentruje się na testowaniu AI, a nie na budowie modeli od podstaw. Jego celem jest przygotowanie testerów i QA do świadomej pracy z systemami AI, rozumienia ich ograniczeń oraz podejmowania decyzji jakościowych w projektach IT.
Dbamy o wysoką jakość i realną wartość merytoryczną.
Jeśli po szkoleniu uznasz, że nie spełniło ono Twoich oczekiwań, skontaktuj się z nami. Traktujemy takie sytuacje poważnie i indywidualnie.

Masz pytania? Porozmawiajmy o szkoleniu

Nie masz pewności, czy to szkolenie jest dla Ciebie? Zastanawiasz się, czy poziom będzie odpowiedni, jak wygląda program albo która forma finansowania ma sens w Twoim przypadku?

Porozmawiaj z naszym konsultantem, który:

  • pomoże ocenić, czy to szkolenie realnie wesprze Twoje cele,
  • doradzi najlepszą formę udziału (indywidualnie / firmowo),
  • wyjaśni kwestie organizacyjne i finansowe (raty, płatność odroczona, BUR).

Bez sprzedażowej presji. Konkretna rozmowa o Twojej sytuacji.

Umów bezpłatną konsultację (15–20 minut, online)
lub napisz bezpośrednio: szkolenia@qualityisland.pl

Umów się na bezpłatną konsultacje

Zobacz podobne szkolenia