Традиционные методы UI-тестирования сталкиваются с серьезными ограничениями: хрупкость тестов, трудоемкость обнаружения визуальных регрессий и проблемы с динамическим контентом. Доклад представляет новый подход, основанный на интеграции компьютерного зрения (CV) и машинного обучения (ML). Этот метод позволяет: Создавать устойчивые тесты. Обнаруживать визуальные баги. Сокращать время на поддержку тестов. Улучшать покрытие UI-тестирования. В докладе будут рассмотрены практические примеры использования CV и ML в QA на примере нашего продукта. Применение CV и ML открывает новые возможности для повышения качества и эффективности QA-процессов. Этот подход позволяет преодолеть ограничения традиционных методов, делая тесты надежнее и информативнее. Внедрение CV и ML в UI-тестирование – шаг к созданию интеллектуальных систем обеспечения качества, отвечающих вызовам современной разработки ПО.