Нейросети для тестировщиков
Курс Eduson Academy «Нейросети для тестировщиков», созданный в 2026 году совместно с ИТ-школой TeachMeSkills. Формат онлайн с занятиями с ментором, пропущенное занятие остаётся в записи в личном кабинете. Объём заявлен как 56 академических часов и 14 занятий, при этом в блоке стоимости указано другое число, 28 академических часов. Практики 85 процентов, включая 12 практических работ. Эксперт курса Тимофей Бородич, заместитель технического директора и руководитель группы автоматизации тестирования в «Перфоманс Лаб», больше пяти лет коммерческого опыта. Программа: основы больших языковых моделей и их ограничений, галлюцинации и критическое мышление, сравнение ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot и локальных моделей, безопасность и конфиденциальность. Промпт-инжиниринг: структура промпта, техники few-shot, самосогласованности и цепочки рассуждений, руководство по промптам для тестирования, A/Б-сравнение промптов с таблицей метрик. Gemini для тестирования: экосистема веб, API и командной строки, работа через API и параметры генерации, интеграция в VS Code, IntelliJ и Cursor, сборка каркаса автоматизации через командную строку. ИИ-помощники разработчика: GitHub Copilot, ассистент Continue, локальные модели через Ollama, ревью кода на локальной модели, агент Codex. Платформы быстрой разработки: TestRigor, Katalon Studio, Testim, ИИ в Postman, генерация API-тестов по спецификации Swagger и запуск в непрерывную интеграцию. Создание ИИ-ассистента: архитектура многоэтапных пайплайнов, маскирование данных, генерация тестовой модели из требований, авторевью, анализ логов и авто-баг-репорты, платформы Dify и n8n. Визуальное тестирование в Applitools и генерация реалистичных тестовых данных. Агентные среды Codex и Antigravity 2.0. Продвинутый промпт-инжиниринг: цепочки промптов, структурированный вывод, дерево рассуждений, рассуждение с действиями, самоуточнение, рефлексия и дебаты моделей, библиотека промптов с версионностью. ИИ-агенты: архитектура планировщик, память, инструменты, исполнитель и критик, одноагентные и многоагентные системы, вызов функций, виды памяти, специализированные агенты для тестирования, подход «человек в цикле». Автоматизация через n8n с интеграцией GitHub, Jira, Telegram и непрерывной интеграции. Тестирование ИИ-инструментов и LLM: качество генерации, эталонные тесты и наборы данных, оценка одной модели другой, конвейер оценки, состязательное тестирование, внедрение запросов, обход ограничений, утечки данных и защитные механизмы. Финал: защита курсовой работы, этика, приватность, лицензии и границы доверия к моделям. Цена 77 880 рублей вместо 194 700, беспроцентная рассрочка на 24 месяца с платежом 3 245 рублей в месяц, 5 процентов за оплату сразу и налоговый вычет 13 процентов.
Мнение редакции
Это редкий для школы случай, когда курс написан для людей с технической базой и не пытается быть понятным всем. Требования к входу перечислены прямо и честно: базовые знания мануального тестирования (тест-кейсы, баг-репорты, жизненный цикл разработки), операционная система Windows, macOS или Linux, Python версии 3.10 и выше, редакторы VS Code или Cursor, Docker, ноутбук от 8 гигабайт оперативной памяти и 30 гигабайт свободного места. Отдельно сказано, что платные сервисы (ChatGPT, Claude, Gemini и часть коммерческих инструментов вроде TestRigor и Applitools) оплачиваются по тарифам вендоров, то есть за ваш счёт. Такая честность до оплаты дорогого стоит: большинство курсов про ИИ об этом умалчивают.
Второе отличие важнее: здесь есть живые занятия. Школа пишет, что занятия проходят в онлайн-формате с ментором, вопросы можно задавать по ходу, а пропущенный урок остаётся в записи. Для остальных программ Академии характерен чисто асинхронный формат с видеолекциями, и на их фоне это заметное преимущество. Ведёт курс действующий практик: заместитель технического директора и руководитель группы автоматизации тестирования в «Перфоманс Лаб». Партнёром выступает ИТ-школа TeachMeSkills.
Содержание идёт по нарастанию и заканчивается там, куда большинство курсов не доходит. Сначала промпт-инжиниринг с метриками и A/Б-сравнением промптов, затем работа с Gemini через API и командную строку с генерацией каркаса автоматизации, потом ИИ-помощники разработчика, включая локальные модели через Ollama и ревью кода. Дальше платформы автоматизации без кода и с минимумом кода и генерация тестов по спецификации Swagger с запуском в непрерывную интеграцию. Затем сборка ИИ-ассистентов в Dify и n8n с маскированием данных и авто-баг-репортами. И, наконец, два самых интересных блока: агенты с архитектурой планировщик, память, инструменты, исполнитель и критик и тестирование самих больших языковых моделей.
Последний блок стоит отдельного упоминания. Состязательное тестирование, внедрение запросов и косвенное внедрение, обход ограничений, утечка данных, защитные механизмы и системные инструкции, эталонные и сравнительные наборы данных, оценка одной модели другой и конвейер оценки. Это направление, которое сейчас формируется как отдельная специальность, и найти по нему структурированную программу на русском языке непросто.
Теперь о том, что портит впечатление. Объём назван двумя числами: 56 академических часов и 14 занятий над программой против 28 академических часов в блоке стоимости. Тип документа сформулирован четырьмя способами: документ об образовании установленного образца и диплом Академии в шапке, удостоверение о повышении квалификации плюс диплом Академии плюс сертификат на английском языке в блоке преимуществ (при этом заголовок гласит «2 документа», а перечислено три), удостоверение плюс сертификат на английском в блоке про выпуск и диплом Академии плюс сертификат на английском в ответах на вопросы. Удостоверение о повышении квалификации то появляется, то исчезает.
И на странице лежат два чужих блока. Первый очевиден: строка «Инженер умного дома, профессия на стыке инженерии и ИТ» перекочевала сюда со страницы другого курса школы. Второй тоньше: в списке того, в чём нейросети помогают тестировщику (анализировать требования, писать тест-кейсы, генерировать тестовые данные, искать ошибки), последним пунктом стоит «управлять HR-аналитикой, метриками, бюджетированием», что к тестированию отношения не имеет. Плюс сломанное промо: скидка показана как минус ноль процентов, таймер на нулях, платёж ноль рублей, а фраза про заработок оборвана числом 5567 без единиц.
Плюсы
- единственный курс школы в этой линейке с живыми занятиями: обучение идёт в онлайн-формате с ментором, вопросы можно задавать по ходу, а пропущенное занятие остаётся в записи
- программа доходит до тем, которых почти нет на русском языке: агентная архитектура (планировщик, память, инструменты, исполнитель, критик), тестирование самих больших языковых моделей, состязательное тестирование, внедрение запросов, обход ограничений и утечки данных
- инструментальный охват широкий и конкретный: Gemini через API и командную строку, GitHub Copilot, Codex, локальные модели через Ollama, TestRigor, Katalon Studio, Testim, Dify, n8n, Applitools и агентные среды Antigravity 2.0
- требования к входу перечислены честно и до оплаты: база мануального тестирования, Python 3.10, Docker, VS Code или Cursor, ноутбук от 8 гигабайт памяти, а также прямое предупреждение, что платные сервисы оплачиваются по тарифам вендоров
- ведёт действующий практик: заместитель технического директора и руководитель группы автоматизации тестирования в «Перфоманс Лаб», а партнёром курса выступает ИТ-школа TeachMeSkills
- 85 процентов практики и 12 практических работ, программа завершается защитой курсовой, куратор на связи 365 дней, а рассрочка растянута на 24 месяца по 3 245 рублей
Минусы
- объём указан двумя разными числами: 56 академических часов и 14 занятий над программой против 28 академических часов в блоке стоимости, разница вдвое
- тип документа сформулирован четырьмя способами, причём заголовок «2 документа» перечисляет три позиции (удостоверение о повышении квалификации, диплом Академии и сертификат на английском), а в ответах на вопросы удостоверение исчезает вовсе
- на странице лежат два чужих блока: строка «Инженер умного дома, профессия на стыке инженерии и ИТ» со страницы другого курса школы и пункт про управление HR-аналитикой и бюджетированием в списке задач тестировщика
- платные подписки на модели и коммерческие инструменты (ChatGPT, Claude, Gemini, TestRigor, Applitools) не входят в стоимость и оплачиваются отдельно по тарифам вендоров, а промо сломано: скидка минус ноль процентов, таймер на нулях, «0 ₽ / мес» и оборванная фраза про заработок с числом без единиц
Кому подходит
Практикующим инженерам по тестированию и SDET
Основная аудитория. Программа сокращает рутину и учит строить ИИ-сценарии и агентов под повседневные задачи: генерация тест-кейсов и данных, анализ логов, автоматизация проверок, авто-баг-репорты. Требования к входу как раз рассчитаны на тех, кто уже понимает тест-кейсы и жизненный цикл разработки.
Руководителям команд тестирования и тест-аналитикам
Отдельно разбирается внедрение ИИ в процессы команды: корпоративные библиотеки промптов с версионностью, проектирование агентов, оценка эффективности использования, план внедрения и метрики, а также этика и границы доверия к моделям.
Тем, кто хочет перейти в тестирование ИИ-приложений
Самое ценное направление курса. Тестирование больших языковых моделей, состязательное тестирование, безопасность запросов, эталонные наборы данных, оценка одной модели другой и конвейер оценки. Это формирующаяся специальность, и структурированных программ по ней на русском языке немного.
Начинающим тестировщикам с базой
Школа заявляет и эту группу, но с оговоркой: базовые знания мануального тестирования обязательны. Для тех, у кого они есть, курс даёт современный инструментальный стек, с которым проще проходить собеседования и адаптироваться на первых проектах.
Кому курс не подойдёт
- новичкам без базы тестирования: школа прямо требует понимания тест-кейсов, баг-репортов и жизненного цикла разработки, без этого программа развалится на первых занятиях
- тем, у кого нет подходящего ноутбука или готовности платить за подписки: нужны Python 3.10, Docker, машина от 8 гигабайт памяти, а ChatGPT, Claude, Gemini, TestRigor и Applitools оплачиваются отдельно по тарифам вендоров
- тем, кому нужны только промпты для рутины: половина программы это агентная архитектура и тестирование самих моделей, и за неё вы тоже платите
Чем отличается от других курсов направления
Ближайший внутренний сосед это «Ручное тестирование ПО» той же школы за 54 000 рублей: там полная база профессии QA (тест-дизайн, документация, SQL, API, Linux, Git, мобильные приложения) плюс прикладной ИИ-слой, и адресована она новичкам без опыта. Этот курс наоборот: базы профессии в нём нет вовсе, она требуется на входе, а вся программа посвящена инструментальному и агентному слою и тестированию самих моделей. То есть два курса стоят последовательно, а не конкурируют. Из соседей по направлению искусственного интеллекта: «Вайб-кодинг для бизнеса» той же школы за 83 800 рублей решает другую задачу, сборку продуктов с помощью ИИ, «Курс по нейросетям и машинному обучению для начинающих» Merion Academy за 22 880 рублей это вводная техническая программа без тестирования, комплект Merion с курсом Python за 38 490 рублей ориентирован на разработку, а короткие программы Международной школы профессий по ИИ-дизайну за 3 700 рублей и нейросетям для офиса за 3 100 рублей это обзорные курсы общего назначения. Профильного аналога по тестированию ИИ-систем в подборке нет: сравнивать этот курс приходится не с онлайн-школами, а с англоязычными материалами и внутренним обучением в компаниях, которые уже строят такие процессы.
Обзор курса
Кто ведёт и с кем сделан курс
Эксперт курса Тимофей Бородич: заместитель технического директора и руководитель группы автоматизации тестирования в компании «Перфоманс Лаб», больше пяти лет коммерческого опыта в автоматизации тестирования и разработке. Это единственный названный преподаватель, и для узкой технической программы такой формат нормален. Партнёром курса выступает ИТ-школа TeachMeSkills, которая, по данным страницы, выпустила больше 11 500 студентов. Партнёрство объясняет и формат: занятия с ментором онлайн, а не только записи, что для Академии Эдюсон нехарактерно.
Что здесь есть, чего почти нигде нет
Три блока. Первый: агентная архитектура. Разбирается устройство агента (планировщик, память, инструменты, исполнитель, критик), различие одноагентных и многоагентных систем, вызов внешних функций, виды памяти (краткосрочная, долгосрочная, векторная), специализированные агенты под задачи тестирования (анализ требований, проектирование тестов, автоматизация, ревью) и подход «человек в цикле». Второй: тестирование самих ИИ-систем. Жизненный цикл ИИ-системы, функциональное, нефункциональное и исследовательское тестирование, качество генерации и устойчивость, эталонные тесты и эталонные наборы данных, экспертная оценка, оценка одной модели другой, метрики и конвейер оценки. Третий: безопасность запросов. Состязательное тестирование, минимизация галлюцинаций, прямое и косвенное внедрение запросов, обход ограничений, утечка данных, защитные механизмы и системные инструкции.
Что понадобится для учёбы
Школа перечисляет требования подробно, и это стоит прочитать до оплаты. Знания: базовое мануальное тестирование, понимание тест-кейсов, баг-репортов и жизненного цикла разработки. Программное обеспечение: Windows 10 или 11, macOS или Linux, Python версии 3.10 и выше, редакторы VS Code или Cursor, Docker. Железо: ноутбук от 8 гигабайт оперативной памяти, современный процессор, 30 гигабайт свободного места, видеокарта не нужна, потому что задания выполняются в облаке. Деньги сверх стоимости курса: платные подписки ChatGPT, Claude или Gemini и часть коммерческих инструментов, например TestRigor и Applitools, оплачиваются по тарифам вендоров. Последний пункт важен: реальная стоимость обучения окажется выше цены курса.
Как устроена нагрузка
Обучение длится два месяца и состоит из 14 занятий, объём заявлен как 56 академических часов, хотя в блоке стоимости указано 28. Практики 85 процентов, включая 12 практических работ в разных форматах. Занятия проходят в онлайн-формате с ментором, вопросы можно задавать по ходу и получать обратную связь, а если урок пропущен, запись остаётся в личном кабинете. Личный куратор на связи 365 дней, работает техподдержка платформы. После окончания курса доступ ко всем материалам и будущим обновлениям сохраняется бессрочно. Программа завершается защитой курсовой работы.
Что входит в стоимость
За 77 880 рублей вместо 194 700 вы получаете 14 занятий с ментором онлайн с записями, 12 практических работ, защиту курсовой, личного куратора на 365 дней, техподдержку платформы и бессрочный доступ к материалам и обновлениям. Из документов заявлены удостоверение о повышении квалификации, диплом Академии Эдюсон и сертификат на английском языке, хотя формулировки на странице расходятся. Оплатить можно сразу с дополнительной скидкой 5 процентов, в беспроцентную рассрочку на 24 месяца с платежом 3 245 рублей в месяц или через работодателя полностью либо частично, в долях 50 на 50 или 75 на 25. Доступен налоговый вычет 13 процентов. Отдельно помните про платные подписки на модели и коммерческие инструменты за свой счёт.
Где программа проседает
Первое: объём указан двумя разными числами академических часов, 56 и 28, разница вдвое. Второе: тип документа назван четырьмя способами, причём заголовок «2 документа» перечисляет три позиции, а удостоверение о повышении квалификации в ответах на вопросы исчезает. Третье: на странице лежат два чужих блока, строка про инженера умного дома со страницы другого курса и пункт про HR-аналитику и бюджетирование в списке задач тестировщика. Четвёртое: платные подписки на модели и инструменты не входят в стоимость, а сколько это будет стоить за два месяца, страница не оценивает. Пятое: сломанные промо, включая оборванную фразу про заработок с числом без единиц измерения.
Кому это не нужно
Новичкам без базы тестирования: школа прямо требует понимания тест-кейсов, баг-репортов и жизненного цикла разработки, и без этого программа развалится уже на третьем занятии. Тем, у кого нет подходящего ноутбука или готовности платить за подписки: значительная часть практики завязана на коммерческие инструменты. И тем, кто хочет только промпты для рутины: половина курса это агентная архитектура и тестирование самих моделей, и за неё вы тоже платите.
Программа курса
1Основы LLM и промпт-инжиниринг
2Gemini для тестирования: API и командная строка
3ИИ-помощники разработчика и тестировщика
4Платформы автоматизации без кода и ИИ-ассистенты
5Создание ИИ-ассистента и визуальное тестирование
6Агентные среды и продвинутый промпт-инжиниринг
7ИИ-агенты и автоматизация в n8n
8Тестирование ИИ-систем и защита курсовой
Чему вы научитесь
- строить промпты по структуре роль, контекст, задача, формат и ограничения и применять техники few-shot и цепочки рассуждений
- генерировать тест-кейсы, тестовые данные и автотесты и анализировать требования и логи с помощью LLM
- работать с Gemini через API и интерфейс командной строки и собирать каркас автоматизации тестирования
- подключать ИИ-помощников GitHub Copilot и Codex и запускать локальные модели через Ollama
- настраивать автоматизацию в TestRigor, Katalon Studio и Testim и генерировать API-тесты по спецификации Swagger
- проектировать многоэтапных ИИ-ассистентов в Dify и n8n и строить агентов с архитектурой планировщик, память, инструменты, исполнитель и критик
- проводить визуальное тестирование в Applitools и генерировать реалистичные тестовые данные
- тестировать сами ИИ-системы: состязательное тестирование, внедрение запросов, обход ограничений, утечки данных и оценка качества генерации
Как проходит обучение
Занятия с ментором онлайн
Обучение проходит в онлайн-формате с ментором: вопросы можно задавать по ходу и получать обратную связь. Если занятие пропущено, запись остаётся в личном кабинете. Всего заявлено 14 занятий за два месяца.
85 процентов практики
Программа на 85 процентов состоит из практики: 12 практических работ в разных форматах, от A/Б-сравнения промптов и настройки локальной модели до сборки ассистента в Dify и проектирования агентов.
Работа на своём окружении
Практика выполняется на вашей машине и в облаке: нужны Python версии 3.10 и выше, редакторы VS Code или Cursor, Docker и ноутбук от 8 гигабайт памяти. Видеокарта не требуется. Часть инструментов платные и оплачиваются по тарифам вендоров.
Куратор и техподдержка
Личный куратор на связи 365 дней, отдельно работает техподдержка учебной платформы. Доступ к материалам и будущим обновлениям остаётся бессрочным.
Защита курсовой работы
Программа завершается защитой курсовой, после которой идёт блок про этику, приватность, лицензии, границы доверия к моделям и план внедрения ИИ в команде тестирования.
Часто задаваемые вопросы
Что нужно знать и иметь до старта?
Нужен ли опыт программирования?
Сколько длится обучение и сколько в нём часов?
Занятия живые или в записи?
Какие инструменты изучаются?
Какие документы выдают?
Что даёт блок про тестирование самих нейросетей?
Сколько стоит и как платить?
Отзывы о курсе «Нейросети для тестировщиков»
Оставить отзыв о курсе
Расскажите, как проходило обучение: что понравилось, что нет, помог ли курс в работе. Публикуем после проверки, рекламные тексты и анонимные жалобы без подробностей не пропускаем.
Это отзывы о других программах школы Eduson Academy: они говорят о школе в целом, а не об этом курсе.
Все отзывы школы собраны на её странице.
Похожие курсы по направлению
ИИ для разработчиков i
Вы научитесь работать с ИИ-агентами как с частью инженерного процесса: управлять контекстом, настраивать инструменты и память, проектировать проверку…
Инженер по глубокому обучению нейросетей i
Вы научитесь собирать и обучать нейросети на PyTorch: полносвязные сети MLP, рекуррентные RNN, GRU и LSTM, свёрточные CNN…
Специалист по искусственному интеллекту i
Вы научитесь программировать на Python, проектировать код по правилам ООП, доставать данные запросами SQL из PostgreSQL, обучать и…
Нейросети для работы с продуктом i
Вы научитесь доводить продуктовую идею до работающего кода без разработчика: собирать и публиковать MVP вайбкодингом, писать спецификацию и…
Нейросети для разработчиков i
Вы научитесь генерировать, отлаживать и рефакторить код с помощью нейросетей и формулировать запросы, которые дают целевой результат, а…
Нейросети для бизнеса i
Вы научитесь разбирать работу компании или отдела так, чтобы стало видно, где нейросети реально сэкономят деньги: анализировать личную…
Специалист по искусственному интеллекту: курс для действующих IT-специалистов i
Вы научитесь готовить данные для машинного и глубокого обучения, собирать классические модели на scikit-learn, оценивать их по метрикам,…
Магистратура «Прикладной искусственный интеллект» с УрФУ i
Вы научитесь строить и обучать модели машинного обучения под прикладные задачи бизнеса: классифицировать объекты на изображениях, анализировать тональность…