Python
Linux для embedded-розробника
Бортовий Linux очима чергового інженера: /proc, dmesg, udev, systemd — і власний агент стану пристрою на Python.
MilTech · за підпискою
Тестування автономних систем
Як довести, що автономна система поводиться безпечно
- 12 модулів
- 25+ практичних завдань
- Автоматична перевірка
- Українською
Отримати доступ до курсу
Курс за підпискою · Навчання у власному темпі
Про курс
Що це за курс?
Автономний робот не виконує одну функцію — він приймає тисячі рішень на секунду в середовищі, якого розробник не бачив. «Я перевірив, їде» тут нічого не доводить. Тестування автономії — це сценарії, перебір параметрів, інваріанти безпеки на кожному записі траси, навмисно введені відмови, статистика сотень прогонів і чесне рішення «випускати чи ні».
Наскрізний сценарій курсу — ви тест-інженер цивільного робота-кур'єра, який розвозить посилки територією складу й полями агропідприємства. У вас є його симулятор (Python, прямо в браузері): маршрут, заряд, вантаж, покриття, геозона, пропадання й шум GPS. Прошивки бувають з дефектами — ваші тести мають їх знаходити. Це рівень SIL (software-in-the-loop — програма робота в симульованому світі), на якому автономію перевіряють найчастіше: до стенда з бортовим комп'ютером і тим паче до полігона доходять лише сценарії, що пройшли тут.
Аудиторія
Для кого цей курс?
-
Тест-інженер автономних систем
Сценарії, перебір параметрів, інваріанти безпеки, введення відмов і Монте-Карло на симуляторі робота-кур'єра.
-
Python-розробник без досвіду в QA
Досвід тестування чи робототехніки не потрібен: курс пояснює симулятор, Монте-Карло й попарне покриття.
-
Шлях «QA-інженер у MilTech»
Завершальний курс шляху: тест-кампанія на дев'яти дефектних прошивках і рішення про реліз.
Спершу потрібна підготовка
Курс спирається на знання, позначені нижче як обов’язкові.
Потрібно знати
-
Упевнений Python (функції, словники, списки, цикли).
Бажано знати
-
Базова статистика і ймовірність — середнє, стандартне відхилення, нормальний розподіл; усе це дає курс «Математика для MilTech з нуля».
Не потрібно знати заздалегідь
- Пояснюємо в курсі
Як влаштований симулятор робота, Монте-Карло, інтервал Вілсона, попарне покриття; досвід тестування чи робототехніки не потрібен.
Якщо цих знань ще немає — пройдіть курси за порядком:
- З нуля
- Обов’язково Основи програмування на Python
- Бажано Математика для MilTech з нуля
- Цей курс Тестування автономних систем
Результат
Що ви навчитеся робити
описувати сценарії як дані й перетворювати їх на вердикти
перебирати параметри і знаходити межі, де місія ще вдається
перевіряти інваріанти на трасах: геозона (коло і багатокутник), швидкість, резерв заряду
перевіряти часові властивості: «після події X протягом T секунд настає Y»
вводити відмови датчиків (пропадання, зсув, застигання, шум) і перевіряти реакцію відмовостійкості
генерувати попарні (pairwise) набори сценаріїв і міряти їхнє покриття
формулювати критерії проходження з допусками й регресійні пороги з урахуванням шуму
оцінювати надійність методом Монте-Карло з відтворюваними зерненнями й інтервалом Вілсона
будувати оракули без очікуваних значень: метаморфні співвідношення й перевірки узгодженості
зводити кампанію у звіт і приймати рішення про реліз
Формат
Як влаштоване навчання?
12 модулів: теорія з прикладом, дві задачі з автоматичною перевіркою в кожному, тести й форми-рішення. Задачі — написати з нуля, знайти помилку, розширити робочий код. Фінал — тест-кампанія, яку перевіряють на дев'яти дефектних прошивках.
-
Теорія
13 уроків з прикладами
-
Практика в браузері
25+ завдань з автоматичною перевіркою
-
Тести
4 тести для самоперевірки
-
Власний темп
Онлайн на my.prog.academy, без встановлення програм
AI-помічник
AI-помічник поруч під час навчання
На сторінках курсу, уроків і завдань є кнопка «Запитати AI». Помічник знає матеріали саме цього курсу й урок, на якому ви зараз, тому відповідає по темі й показує, у яких уроках про це йдеться.
-
Пояснить інакше
Не зрозуміли урок з першого разу — попросіть пояснити простіше або дати ще один приклад.
-
Допоможе із завданням
Застрягли — підкаже, з чого почати, і допоможе знайти помилку у вашому рішенні. Готового рішення не дає.
-
Знайде потрібну тему
Запитайте, де пояснювали поняття, — і отримаєте посилання на потрібні уроки курсу.
-
Продовжить розмову
Уточнюйте без повторів: помічник пам’ятає розмову, а нещодавні розмови курсу зберігаються.
Входить у кожен тариф оплаченої підписки — Basic і Premium. У Premium ліміти використання AI-помічника вищі — ним можна користуватися активніше. Це помічник у навчанні, а не генератор готових відповідей: він пояснює й підказує, а завдання ви розв’язуєте самі.
Програма
Програма курсу
12 модулів, 25+ практичних завдань з автоматичною перевіркою і 4 тести. Відкрийте модуль, щоб побачити всі теми.
Модуль 1 — Тестування на сценаріях 2 уроки · 2 практики
Сценарій як дані, симулятор як виконавець, очікування як вердикт
- Теорія Вступ: чому «я перевірив — їде» нічого не доводить
- Теорія Сценарій — це тест-кейс автономії
- Практика Прогін сценаріїв
- Практика Розширте прогін вердиктами
Модуль 2 — Перебір параметрів симуляції 1 урок · 2 практики
Сітка параметрів, межа працездатності і чому цикл з кроком 0.1 губить останнє значення
- Теорія Де закінчується область, у якій система працює
- Практика Сітка «вантаж × покриття»
- Практика Знайдіть помилку — зникла найкраща швидкість
Модуль 3 — Інваріанти на трасах 1 урок · 2 практики · 1 тест
Геозона, швидкість, резерв заряду: правила, що мають виконуватись у кожному записі
- Теорія Інваріант — властивість кожного моменту
- Практика Інваріанти безпеки на трасі
- Практика Розширте перевірку на геозону-багатокутник
- Тест Сценарії, перебір, інваріанти
Модуль 4 — Часові властивості 1 урок · 2 практики
«Після X протягом T настає Y»: пропадання GPS, пороги заряду, фронти умов
- Теорія Обмежений відгук
- Практика Реакція на пропадання GPS
- Практика Знайдіть помилку — сто тригерів замість одного
Модуль 5 — Введення відмов (fault injection) 1 урок · 2 практики
Пропадання, зсув, застигання і шум GPS; перебір тривалості відмови і перевірка відмовостійкості
- Теорія Ламаємо датчики навмисно
- Практика Інжектор відмов GPS
- Практика З якої тривалості пропадання робот зупиняється
Модуль 6 — Попарна (pairwise) генерація сценаріїв 1 урок · 2 практики · 1 тест
Чому більшість збоїв викликають одна-дві умови і як покрити всі пари значень невеликим набором
- Теорія Усі пари замість усіх комбінацій
- Практика Генератор попарного набору
- Практика Яких пар бракує старій кампанії
- Тест Часові властивості, відмови, pairwise
Модуль 7 — Критерії проходження 1 урок · 2 практики
MUST і SHOULD, відсутні дані, смуга невизначеності вимірювання
- Теорія Як записати, що означає «пройшов»
- Практика Вердикт прогонів за критеріями
- Практика Знайдіть помилку — смуга невизначеності
Модуль 8 — Регресійні пороги 1 урок · 2 практики
Відносна зміна метрики, напрям «краще», шум еталонних прогонів
- Теорія Коли зміна метрики — регресія
- Практика Регресія метрик збірки
- Практика Розширте поріг на шум еталону
Модуль 9 — Монте-Карло для надійності 1 урок · 2 практики · 1 тест
Сотні прогонів з випадковими умовами, відтворювані зерна і інтервал Вілсона
- Теорія Скільки разів з тисячі
- Практика Надійність маршруту методом Монте-Карло
- Практика Знайдіть помилку — надто стабільна надійність
- Тест Критерії, регресії, Монте-Карло
Модуль 10 — Оракули на логах 1 урок · 2 практики
Метаморфні співвідношення і перевірки узгодженості: як тестувати без очікуваних значень
- Теорія Коли правильної відповіді ніхто не знає
- Практика Метаморфні співвідношення
- Практика Узгодженість одометрії і GPS
Модуль 11 — Звіт про тест-кампанію 1 урок · 3 практики
Підсумки, частки за тегами, нестабільні сценарії, статистика часу і рішення за звітом
- Теорія Звіт, за яким ухвалюють рішення
- Практика Зведення тест-кампанії
- Практика Знайдіть помилку — медіана часу місії
- Практика Читаємо звіт і вирішуємо
Модуль 12 — Фінал: тест-кампанія для симулятора робота 1 урок · 3 практики · 1 тест
Кампанія зі сценаріїв, інваріантів і очікуваних результатів проти дев'яти дефектних прошивок; гейт релізу
- Теорія Кампанія, яка ловить дефекти
- Практика Що зловить кожен дефект
- Практика Фінальна тест-кампанія
- Практика Гейт релізу
- Тест Підсумковий тест курсу
Стек
Які технології використовуються?
- Python
Код пишете й запускаєте в браузері на платформі — встановлювати нічого не потрібно.
Застосування
Де застосовуються ці знання?
- Перевірка автономії на рівні SIL
- Регресійні пороги і рішення про випуск
- Тестування відмовостійкості
Доступ
Як отримати доступ?
-
Залиште заявку
Заповніть коротку форму на цій сторінці.
-
Завершіть реєстрацію в боті
Після заявки оберіть Telegram або Viber — бот надішле подальші інструкції щодо доступу.
-
Навчайтеся на платформі
Уроки, практика й тести — на my.prog.academy, у зручному для вас темпі.
Контакт
Почніть навчання на платформі
Залиште контакти — надішлемо деталі доступу до курсу «Тестування автономних систем».
Наступні й суміжні курси
Python
Мережі і зв'язок для інженерів
Що відбувається з пакетом між апаратом і станцією: заголовки, втрати, повтори, бюджет каналу і mesh.
Python · C++
QA для embedded і MilTech
Тести, яким можна вірити: тест-кейси з вимог, мутаційне тестування, парсери протоколів і стенди HIL.
Часті питання про курс
Що це за курс?
«Тестування автономних систем» — онлайн-курс за підпискою на навчальній платформі Prog Academy. Як довести, що автономна система поводиться безпечно. Автономний робот не виконує одну функцію — він приймає тисячі рішень на секунду в середовищі, якого розробник не бачив. «Я перевірив, їде» тут нічого не доводить. Тестування автономії — це сценарії, перебір параметрів, інваріанти безпеки на кожному записі траси, навмисно введені відмови, статистика сотень прогонів і чесне рішення «випускати чи ні».
Для кого цей курс?
QA-інженерам і розробникам з упевненим Python, які тестують або хочуть тестувати автономні системи.
Які знання потрібні перед стартом?
Обов'язково: упевнений Python (функції, словники, списки, цикли). Бажано: базова статистика і ймовірність — середнє, стандартне відхилення, нормальний розподіл; усе це дає курс «Математика для MilTech з нуля». Пояснюємо в курсі: як влаштований симулятор робота, Монте-Карло, інтервал Вілсона, попарне покриття; досвід тестування чи робототехніки не потрібен.
Які практичні завдання будуть?
12 модулів: теорія з прикладом, дві задачі з автоматичною перевіркою в кожному, тести й форми-рішення. Задачі — написати з нуля, знайти помилку, розширити робочий код. Фінал — тест-кампанія, яку перевіряють на дев'яти дефектних прошивках.
Які технології використовуються?
Python. Код пишете й запускаєте прямо в браузері на платформі — встановлювати нічого не потрібно.
Скільки модулів містить курс?
12 модулів: Тестування на сценаріях; Перебір параметрів симуляції; Інваріанти на трасах; Часові властивості; Введення відмов (fault injection); Попарна (pairwise) генерація сценаріїв; Критерії проходження; Регресійні пороги; Монте-Карло для надійності; Оракули на логах; Звіт про тест-кампанію; Фінал: тест-кампанія для симулятора робота. Практичних завдань з автоматичною перевіркою — 25+, тестів — 4.
Як отримати доступ?
Залиште заявку на цій сторінці й завершіть реєстрацію в Telegram- або Viber-боті Prog Academy — там ви отримаєте подальші інструкції щодо доступу. Навчання проходить на платформі my.prog.academy у власному темпі.
Чи входить курс у підписку?
Так. Курс входить у підписку на платформі Prog Academy: доступ до всіх курсів за підпискою; ai-помічник з навчання в кожному курсі; усі уроки, домашні завдання та автоматична перевірка; нові курси за підпискою додаються автоматично.
Які сценарії й дані використовуються в курсі?
Симулятор, прошивки й дефекти в курсі вигадані для навчання й описують цивільного наземного робота.
Не знайшли відповідь?
Залиште запитання — підкажемо, чи підходить вам курс і з чого краще почати.