Konferenzprogramm

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Konferenzprogramm 2021

Thema: AI for Testing

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  • Dienstag
    04.05.
, (Dienstag, 04.Mai 2021)
12:05 - 12:40
Di 1.4
AI4T - A big step towards a fully automated test life cycle
AI4T - A big step towards a fully automated test life cycle

Do you use test automation in your company, but still facing huge manual maintanance efforts in many other areas of the test life-cycle? Do you, for example, have this annoying daily routine of checking hundreds of failed test cases before the real problem is found? 

AI4T (Advanced Intelligence for Testing) is aiming to go beyond just automating test execution. Cutting-edge techologies like machine learning are leveraged to take a big step towards the vision of a fully automated test life-cycle.

In this talk, we focus on how to maximize automation in many testing activities to reduce boring and repeditive tasks.

Target Audience: Test automation engineers, developers, test and project managers
Prerequisites: A basic knowledge in software testing and test automation is beneficial. No development knowledge required.
Level: Advanced

Extended Abstract:
To keep up with today's fast-paced software development world, automation is essential to provide rapid feedback on software quality. One of the key drivers for businesses to succeed is the need for faster time to market and lean quality assurance. For this reason, processes throughout the entire test lifecycle must be accelerated through advanced intelligent automation.

In this talk, we move beyond automated test execution by making QA-related processes more comprehensive, scalable, and faster. With AI4T, we have developed approaches that take big steps towards a fully automated test life cycle.

We will tackle the following questions that often occur in a usual day of a test engineer and / or developer:

  • Did your number of automated test cases grow so much that it takes way to long  till all the tests are complete?
  • Are you facing this huge maintenance efforts to keep your tests up to date and functional after code changes?
  • Do you have this annoying daily routine of having to sometimes check hundreds of failed test cases before finding what the actual problems were?
  • Do you have this weak spot, that old systems and legacy code nobody dares to touch?

Our use-cases aim to provide new cutting-edge inspirations and solutions to these research questions.

Herr Nößner ist Experte in Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Er hat seinen PhD an dem größten Deutschen Institut für Data und Web Science in Mannheim in den Bereichen Machine Learning und Datenintegration absolviert. In seiner frühen Karriere hat er Erfahrungen in Produktionsbetrieben wie dem mittelständigen Unternehmen Fischer GmbH in Sinsheim (Werkzeugbau, Kunststoffteile, und Systembausteine) und Daimler Trucks in Wörth gesammelt. Anschließend hat er als IT Consultant die Kundenkommunikation für ein großes Kundenprojekt bei Capgemini für Daimler maßgeblich gestaltet. In den letzten 5 Jahren war er in Australien als Spezialist für Machine Learning und AI bei verschiedenen Mining Software Firmen beschäftigt (Dassault Systems GEOVIA und Deswik) und hat an Projekten zur Verwirklichung der Vision der vollautomatischen Mine mitgewirkt. 
Nun hat er bei Nagarro begonnen und möchte die Faszination von Machine Learning in Österreich weiter entfachen und gleichzeitig Machine Learning ,demystifizieren'.
Thomas Steirer ist ein Testautomatisierungsarchitekt aus Wien, und bringt mehr als 15 Jahren Erfahrung mit. Er hat zahlreiche Automatisierungsframeworks und 
-lösungen in verschiedenen Branchen und Technologien entwickelt. Sein Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau skalierbarer und nachhaltiger Lösungen, die primär darauf ausgelegt sind wertvolle Informationen zu liefern. In seiner Tätigkeit bei Nagarro begleitet er Kunden bei der Einführung und Optimierung von Testautomatisierung und unterrichtet an Hochschulen in Österreich. In seiner Freizeit ist er ein Tech-Junkie, Tüftler und begeisterter Gameboy-Musiker.
Jan Nößner, Thomas Steirer
Jan Nößner, Thomas Steirer
Track: Vortrag
Vortrag: Di 1.4

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