AI를 실제 개발 환경을 이해하고 수정·검증까지 수행하는 실행형 에이전트로 확장시키는 과정을 설명합니다.
AI & ML Engineering
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AI를 실제 개발 환경을 이해하고 수정·검증까지 수행하는 실행형 에이전트로 확장시키는 과정을 설명합니다.
코드 변경을 감지하고, 테스트를 스스로 생성하며, 잠재적 결함을 예측하는 AI QA 워크플로우를 살펴봅니다.
가장 대표적인 요구사항 관리 도구 Jama Connect와 Codebeamer를 중심으로 최적의 선택 기준을 제시합니다.
TestComplete로 Codebeamer에 로그인하고, 프로젝트와 항목을 생성하며, 데이터 주도 루프를 활용해 테스트 케이스를 만들어보세요!
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이번 웨비나에서 성능 편차·비용·거버넌스의 현실적 한계를 실제 사례로 짚고, AI 자동화와 인간 개입의 명확한 기준을 제시합니다.