Learners will demonstrate mastery by completing a Secure AI Testing Toolkit, where they will evaluate a dependency update, run integration tests, and document their findings, while developing a comprehensive testing suite with pytest that achieves at least 88% coverage. As part of this process, learners will evaluate a sample PR upgrading LangChain from version 0.1.5 to 0.1.8. Working in an off-platform Python environment, they will review changelogs for deprecated features, run security scans to identify vulnerabilities, and perform integration tests to validate compatibility. They will submit a structured report that includes an evaluation of a LangChain upgrade, a testing strategy documentation, and a reflection on the CI/CD pipeline improvements.
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Test and Secure Your AI Code
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Agentic AI Development & Security
Dozent: LearningMate
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Evaluate AI code dependencies for security and compatibility, and design testing strategies to ensure long-term code quality and coverage.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Software Versioning
- Kategorie: AI Security
- Kategorie: Vulnerability Scanning
- Kategorie: Test Driven Development (TDD)
- Kategorie: Vulnerability Assessments
- Kategorie: Software Testing
- Kategorie: Integration Testing
- Kategorie: Continuous Deployment
- Kategorie: CI/CD
- Kategorie: Secure Coding
- Kategorie: Continuous Integration
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Code Coverage
- Kategorie: Unit Testing
- Kategorie: Test Automation
- Kategorie: Dependency Analysis
Wichtige Details
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Dezember 2025
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 2 Module
This module introduces learners to secure dependency management practices within modern AI frameworks such as LangChain, LangGraph, and CrewAI. Learners will conduct vulnerability assessments, analyze version updates using semantic versioning (SemVer), and apply software engineering discipline to maintain stable and secure AI environments. The module includes a guided changelog analysis and a dependency upgrade evaluation.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
This module focuses on developing and applying structured testing methodologies for AI and multi-agent systems. Learners will create unit and integration test suites using pytest, design mocks for LLM responses, and achieve measurable code coverage goals. The module blends best practices in test-driven development (TDD) with secure software maintenance principles to ensure reliable AI performance.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
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Dozent
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Häufig gestellte Fragen
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Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
Weitere Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.