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
Ce cours fait partie de Spécialisation Agentic AI Development & Security
Instructeur : LearningMate
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Evaluate AI code dependencies for security and compatibility, and design testing strategies to ensure long-term code quality and coverage.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Dependency Analysis
- Catégorie : Software Versioning
- Catégorie : Continuous Integration
- Catégorie : Vulnerability Assessments
- Catégorie : AI Security
- Catégorie : Secure Coding
- Catégorie : Software Testing
- Catégorie : CI/CD
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Code Coverage
- Catégorie : Test Automation
- Catégorie : Vulnerability Scanning
- Catégorie : Unit Testing
- Catégorie : Continuous Deployment
- Catégorie : Test Driven Development (TDD)
- Catégorie : Integration Testing
Détails à connaître
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décembre 2025
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Il y a 2 modules dans ce cours
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.
Inclus
2 vidéos2 lectures2 devoirs
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.
Inclus
3 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté
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Instructeur
Offert par
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Statut : Essai gratuit
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