Курс «Нейросети для тестировщиков»

Спрос в России

Нейросети и AI сейчас — самое горячее направление в IT: около 3,3 млн запросов в месяц. Но за год интерес заметно остыл, хотя курс от школы DarkPlay всё равно остаётся в топе спроса.

Тренд за год -44%

Квартальный тренд +12%

Сезонный всплеск +42%

Среднее в месяц (показов) 6862548

Пиковый месяц (показов) 9722640

Рост за год -35%

Сезонность Октябрь +42%

Спад Падающий

Какие навыки получите после прохождения курса

Анализировать требования с помощью LLM Генерировать тест-кейсы и тестовые данные с помощью нейросетей Строить эффективные промпты по структуре роль-контекст-задача-формат-ограничения Настраивать автоматизацию тестирования с помощью ИИ-инструментов Проектировать многоэтапных ИИ-ассистентов для тестирования Проводить адверсариальное тестирование LLM Оценивать качество генерации LLM с помощью метрик и бенчмарков Внедрять ИИ в процессы QA-команды Работать с инструментами вайб-кодинга для создания собственных инструментов Тестировать ИИ-системы и большие языковые модели

Что вы освоите на курсе

17 модулей2 мес.

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

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, API, UI-диффы, логи, баг-репорты)
Практика: A/Б-сравнение промптов, оценка с таблицей метрик, свой набор промптов для работы

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 VS Code / IntelliJ / Cursor
Практика: создание каркаса (фреймворка) автоматизации тестирования через Gemini CLI

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 IDE, ИИ-ревью кода и работа с Codex

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 CI

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

Система Applitools (базовая линия, анализ изменений, интеграция в автоматизацию)
ИИ-агенты Antigravity
Генерация реалистичных тестовых данных
Практика: визуальное тестирование в Applitools, Antigravity для анализа приложения, генератор тестовых данных

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

Проектирование запросов и контекста (Prompt vs Context Engineering)
Цепочка промптов (Prompt Chaining) и декомпозиция задач
Структурированный вывод данных (Structured Output): JSON Schema / XML / YAML
Продвинутые техники рассуждения: Tree of Thoughts, ReAct, Self-Refine, Reflexion, Debate Prompting
Управление контекстом
Библиотека запросов (Prompt Library) и управление версиями

Архитектура AI-агента: планировщик, память, инструменты, исполнитель, критик
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, проектирование тестов, автоматизация, ревью
Подход «человек в цикле» (Human-in-the-Loop)

Рабочие процессы (Workflows), узлы (Nodes), триггеры (Triggers), вебхуки (Webhooks), HTTP-запросы, переменные (Variables), условия (Conditions), циклы (Loops)
Интеграция с LLM
Интеграция с GitHub, Jira, Telegram, электронной почтой и CI/CD
ИИ-пайплайны для QA

Особенности тестирования ИИ и жизненный цикл ИИ-систем
Функциональное, нефункциональное и исследовательское тестирование
Качество генерации и устойчивость
Проверка безопасности: Prompt Injection и Jailbreak
Эталонные тесты (Benchmarks), Golden Datasets, Human Evaluation, LLM-as-a-Judge
Метрики
Конвейер оценки ИИ-моделей (AI Evaluation Pipeline)

Состязательное (adversarial) тестирование
Галлюцинации и их минимизация
Prompt Injection, Indirect Prompt Injection, Jailbreak, Data Leakage
Защитные механизмы (Guardrails) и системные инструкции
Golden Dataset, Benchmark Dataset
LLM-as-a-Judge

Чем вайб-кодинг полезен в работе тестировщика
Что такое вайб-кодинг и какие задачи он закрывает
Как получить доступ к инструментам вайб-кодинга
Как довести сгенерированный код до рабочего

Как поставить нейросети задачу, чтобы получить рабочий код
Что делать, когда нейросеть выдаёт нерабочий код
Свой инструмент в Claude Code

Как начать работу в Claude Code
Как планировать проект и хранить память через CLAUDE.md
Как подключать кастомные скиллы и MCP-протоколы
Как создать приложение и проработать его дизайн
Как написать и отладить код проекта

Как настроить Cursor и управлять контекстным окном
Что такое внутренний браузер и CLI внутри редактора
Что такое MCP и как подключить его к работе
Что такое агенты, субагенты и облачные агенты
Как пройти полный цикл разработки: от подготовки до интеграции ИИ

Кому подойдёт этот курс

Начинающим тестировщикам

Закрепите базовые навыки тестирования и освоите современные ИИ-инструменты для ускорения работы и успешного прохождения собеседований.

Инженерам по тестированию и SDET

Сократите рутину с помощью нейросетей: быстрее создавайте тесты, анализируйте логи, автоматизируйте проверки и стройте ИИ-агентов.

Руководителям команд тестирования и тест-аналитикам

Научитесь внедрять ИИ в процессы, создавать корпоративные библиотеки промптов и оценивать эффективность ИИ-агентов.

Специалистам, желающим перейти в ИИ-тестирование

Освоите тестирование ИИ-приложений и LLM, включая оценку качества генерации и адверсариальное тестирование.

Какие инструменты изучите

ChatGPT Claude Gemini GitHub Copilot OpenAI Codex Dify N8n Applitools TestRigor Testim Katalon Studio Ollama Antigravity 2.0 Cursor

Зарплаты: Тестировщик — 2026 год

Junior Тестировщик 108 000 ₽

Middle Тестировщик 113 400 ₽

Senior Тестировщик 119 070 ₽

Ведущий Тестировщик 215 000 ₽

Сильные и слабые стороны

Сильные стороны5

Выдаются удостоверение о повышении квалификации, диплом и сертификат на английском языке
Есть лицензия школы (Л035-01298-77/00374370)
Формат обучения с поддержкой наставника
Практические навыки: создание промптов, AI-агентов, тестирование LLM
Подходит для разных уровней: от новичков до руководителей QA

Слабые стороны4

Формат обучения требует самостоятельности и самодисциплины
Курс узко специализирован на применении нейросетей в тестировании
Для освоения материала нужны базовые навыки тестирования
Длительность 2 месяца может быть интенсивной для совмещения с работой

Школа Академия Эдюсон

«Академия Эдюсон» — провайдер онлайн-курсов, ориентированный на профессиональное развитие в сферах управления, HR, бизнеса и технологий. В каталоге представлены программы по менеджменту, нейросетям и AI, аналитике, бухгалтерии и инженерным специальностям. Обучение проходит в формате самостоятельной работы с поддержкой наставника, что подходит для уровней от начального до продвинутого, включая специалистов, желающих освоить новые компетенции.

Все курсы

Помощь в поиске работы

Поможем подготовиться к собеседованиям и адаптироваться на новом месте. Вы научитесь применять ИИ-инструменты в реальных задачах, что станет вашим преимуществом при поиске работы и усилит резюме.

Опытные преподаватели

Программу ведут действующие специалисты с опытом работы на российских и зарубежных проектах. Они делятся практическими кейсами и знают, какие навыки сейчас действительно ценятся у работодателей.

Возврат денег за обучение

Предусмотрена гибкая система оплаты: можно оформить беспроцентную рассрочку на 24 месяца и платить за обучение частями. Также доступен возврат средств в соответствии с условиями договора и законодательством.

Официальные документы об окончании

После завершения программы вы получите сразу два документа: удостоверение о повышении квалификации и диплом Академии Эдюсон. Дополнительно выдается сертификат на английском языке, что подтверждает вашу квалификацию для международных компаний.

Подробную информацию, условия и акции проверяйте на странице онлайн-школы

Перейти

Вопросы и ответы о курсе

Кому подойдёт курс по нейросетям для тестировщиков?

Программа рассчитана на широкий круг специалистов: от начинающих тестировщиков, которые хотят усилить базовые навыки современными инструментами, до QA-лидов и тест-аналитиков, планирующих внедрять ИИ в процессы команды. Также курс будет полезен инженерам SDET и тем, кто хочет перейти в перспективное направление AI QA. Главное требование — базовое понимание мануального тестирования.

Нужен ли опыт программирования для обучения?

Глубокие знания языков программирования не требуются, но базовое понимание тест-кейсов, баг-репортов и жизненного цикла разработки ПО (SDLC) обязательно. Для выполнения практических заданий понадобится компьютер с ОС Windows, macOS или Linux, 8 ГБ оперативной памяти и 30 ГБ свободного места. Все сложные вычисления выполняются в облаке, поэтому мощная видеокарта не нужна.

Какие нейросети и ИИ-инструменты изучаются на курсе?

В программе рассматривается широкий спектр инструментов: от больших языковых моделей (ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot) до специализированных платформ для автоматизации тестирования, таких как TestRigor, Applitools и Katalon Studio. Отдельное внимание уделяется локальным моделям через Ollama, агентным средам Codex и Antigravity, а также конструкторам ИИ-ассистентов Dify и n8n. Слушатели также освоят техники промпт-инжиниринга для эффективной работы с LLM.

Как проходит обучение и сколько оно длится?

Курс рассчитан на 2 месяца и включает 14 занятий общим объёмом 56 академических часов. Обучение проходит в онлайн-формате с экспертами: можно задавать вопросы и получать поддержку. После завершения программы у слушателей остаётся бессрочный доступ ко всем материалам.

Будет ли практика во время обучения?

Практика — основа курса. Слушатели выполнят 9 проектов, которые можно добавить в портфолио, включая создание ИИ-ассистентов, настройку визуального тестирования и проведение адверсариального тестирования LLM. Также предусмотрены бонусные модули по вайб-кодингу, где вы соберёте собственные рабочие инструменты в Claude Code и Cursor.

Можно ли совмещать обучение с работой?

Да, формат курса разработан для занятых специалистов. Занятия проходят онлайн, а доступ к записям и материалам остаётся бессрочным, что позволяет учиться в удобном темпе. Программа построена так, чтобы сразу применять полученные навыки в рабочих задачах, повышая эффективность без отрыва от основной деятельности.

Какие документы я получу после окончания курса?

После успешной защиты итогового проекта выпускники получают удостоверение о повышении квалификации установленного образца и сертификат на английском языке. Эти документы подтверждают приобретённые компетенции в области ИИ-тестирования и будут хорошим дополнением к резюме.

Есть ли возможность оплатить обучение в рассрочку?

Да, на курс предусмотрена выгодная рассрочка без процентов, что позволяет начать обучение сразу, а платить удобными частями. Также можно оформить налоговый вычет. Точные условия и доступные варианты оплаты лучше уточнить у консультантов школы.

Стоит ли сейчас изучать курс «Нейросети для тестировщиков» от школы Академия Эдюсон

Курс «Нейросети для тестировщиков» от Академии Эдюсон — это практический путь для тех, кто хочет выйти за рамки ручного и классического автотестирования. За 2 месяца вы освоите работу с LLM, промпт-инжиниринг и создание AI-агентов, чтобы уверенно применять нейросети в своей ежедневной QA-практике. Программа рассчитана на действующих тестировщиков и инженеров, которые готовы расширить арсенал инструментов и повысить ценность на рынке.

Что даст курс в ежедневной работе тестировровщика

Вы научитесь формулировать промпты по структуре «роль → контекст → задача → формат → ограничения», что сразу ускорит создание тест-кейсов, анализ требований и разбор логов. В программе — работа с реальными инструментами: Gemini API, GitHub Copilot, Continue, VS Code и IntelliJ. Это не теория, а готовые сценарии для автоматизации рутины: от генерации баг-репортов до тестирования самих LLM. Для команд тестирования это способ сократить время на ручные проверки и сосредоточиться на сложных сценариях.

Освоите продвинутые промпт-методы: Few-shot, CoT, Self-consistency — для точных результатов от моделей.
Научитесь подключать LLM через API (Postman, curl) и встраивать их в CI/CD пайплайны.
Получите навыки тестирования AI-систем: выявление галлюцинаций, оценка качества ответов.

Модуль обучения	Что вы освоите	Как примените в работе
Введение в ИИ и LLM	Поймёте, как работают токены, контекст и галлюцинации	Сможете критически оценивать ответы нейросетей и избегать ложных выводов
Промпт-инжиниринг	Структурированные промпты и методы Few-shot, CoT	Ускорите генерацию тест-кейсов и анализ требований
Gemini для QA	Работа с API, параметры генерации, Gemini CLI	Интегрируете ИИ в VS Code, IntelliJ и Cursor для автотестирования
ИИ-помощники	GitHub Copilot и Continue	Повысите скорость написания автотестов и код-ревью

Почему стоит инвестировать время в ИИ-компетенции

По данным Wordstat, фраза «Нейросети» собирает в среднем около 6,8 млн запросов в месяц — это огромный интерес к теме, который отражает запрос рынка на специалистов с ИИ-навыками. Курс даёт практику на актуальных моделях GPT 5.5 и Gemini, включая работу с CLI и плагинами — то, что сразу можно применить в проекте. Для тестировщика это возможность перейти в ИИ-тестирование, одно из самых востребованных направлений. Вы получите сертификат, который подтвердит новую квалификацию. Программа специально построена так, чтобы за 2 месяца вы создали собственные AI-агенты и пайплайны — это осязаемый результат для портфолио.

Изучите экосистему ИИ-инструментов и их место в жизненном цикле ПО.
Разработаете собственных AI-агентов для автоматизации рутинных QA-задач.
Научитесь отличать сильные стороны LLM от их ограничений, чтобы избегать ошибок.

Если вы хотите оставаться востребованным специалистом в тестировании, навыки работы с нейросетями — это уже не опция, а необходимость. Курс даёт именно практику, а не общую теорию, поэтому вы сможете применить знания сразу после занятий.

Последние отзывы

4.9Рейтинг школы на основе открытых данных в Яндекс и рейтинговых площадках, включая Darkplay

Чтобы оставить отзыв о курс, войдите через VK или Яндекс — это займёт пару секунд. Мы просим входить, чтобы отзывы были настоящими.

Н. Колесников20 октября 2026Отзыв не проверен

Хороший старт в теме нейросетей

Взял курс, чтобы понимать, как с помощью нейросетей закрывать рутину в тестировании. Много практических примеров и понятных объяснений. Не хватило чуть больше глубины в некоторых моментах, но как база — отлично. Наставник помогал, когда я застревал. В целом оправдал ожидания, рекомендую коллегам.

Академия Эдюсон

Данил В.20 августа 2026Отзыв не проверен

Курс, который прокачал мой скилл

Ходил на курс с мыслью «просто посмотреть, что там за AI». А в итоге реально научился писать промпты, которые экономят мне кучу времени на работе. Материал разбит на понятные блоки, даже когда тема сложная (та же LLM), объясняют на пальцах. Наставник отвечает быстро и по делу. Рекомендую всем, кто хочет не отставать от тренда.

Регина С.25 августа 2026Отзыв не проверен

Наконец-то поняла, как применять нейронки

Очень довольна, что записалась на этот курс! До этого боялась, что это «магия для программистов», а тут всё разложили по полочкам. Понравилось, что можно идти в своём темпе: я успевала и работать, и учиться. Практические задания реально помогают закрепить материал. Чувствую, что стала увереннее в использовании AI в своей работе.

Андрей К.13 октября 2026Отзыв не проверен

Неплохая база для роста, есть нюансы

Для новичка в теме — самое то. Понравилась структура и поддержка. Единственное, хотелось бы побольше разбора реальных кейсов с тестированием LLM, а так в целом всё хорошо. Полезно было пощупать пайплайны на практике. Курс однозначно расширил кругозор, теперь коллеги часто советуются со мной по AI-штукам.

Эльвира Родионова10 октября 2026Отзыв не проверен

Учиться было интересно и удобно

Проходила курс в свободное время, и это оказалось очень удобно — вся теория и задания доступны в личном кабинете. Наставник поддерживал на протяжении всего обучения, отвечал на все вопросы в чате. Особенно понравилась тема создания AI-агентов — теперь применяю это в своих проектах. Чувствуется, что авторы знают, что нужно тестировщикам.

Тамара Потапова13 августа 2026Отзыв не проверен

То, что нужно современному тестировщику

Шикарный курс! Всё по делу, без воды. Прошла обучение и сразу внедрила пару фишек в работу. Особенно полезным оказался блок про промпты — я наконец-то научилась формулировать запросы так, чтобы нейросеть давала то, что вообще-то нужно 🙂. Спасибо за такой актуальный материал!

В. Тихонов15 октября 2026Отзыв не проверен

Достойный курс для саморазвития

Неплохой курс, особенно для тех, кто хочет систематизировать знания об AI в тестировании. Понравилось, что много практики и есть поддержка. Немного не хватило видеоразборов, иногда хочется живого объяснения, а не только текста. Но формат самостоятельного прохождения с наставником — это плюс для занятых людей. В целом доволен.

Показать ещё отзывы (3)

Все отзывы

Спрос в России

Какие навыки получите после прохождения курса

Что вы освоите на курсе