随着人工智能在各行各业的广泛应用，学习并掌握AI技术在软件测试中的应用变得至关重要。不仅能使你跟上行业的发展趋势，还能提升你的竞争力。而且，市场对具备AI测试技能的测试工程师的需求正日益增长，这使得掌握这些技能能够帮助你获得更好的职业机会和升职机会。
在测试工作中，通过应用人工智能来优化测试过程，可以显著提高测试的效率和准确性。AI能够自动发现和解决复杂问题，减少人工错误，并提升软件的质量。它能够自动执行测试用例、优化测试数据生成和处理，并为测试提供详尽的报告和缺陷分析等功能。因此，掌握AI测试技能可以帮助你更好地应对软件测试任务，提高工作效率和质量。
人工智能测试开发训练营
为了帮助大家更好地将人工智能与自动测试相结合，霍格沃兹测试开发学社联合了北京邮电大学人工智能学院的教授以及行业技术专家，共同打造了【人工智能测试开发训练营】。学习这个课程可以让你在职业生涯中保持领先地位，抓住行业发展的机遇，为未来的技术变革做好准备。
行业专家+名校教授强强联合合
多维度的测试场景覆盖
利用人工智能辅助生成测试框架与测试平台
使用强化学习实现游戏自动化测试
构建深度学习网络模型，实现拟人化的智能自动化遍历
基于知识图谱实现精准测试效果
基于迁移学习实现Bug预测
掌握模型驱动测试技术，实现测试用例自动推导与生成
你将得到
课程内容
本次训练营为大家提供全方位的人工智能测试知识和技能培训。实战驱动，并提供人工智能答疑福利。
| ChatGPT应用实战 |
学会与AI对话，高效提升学习效率 利用人工智能 ChatGPT 自动生成测试用例思维导图 利用人工智能 ChatGPT 批量生成测试数据 利用人工智能 ChatGPT 自动生成自动化测试脚本 利用人工智能自动找 bug 基于ChatGPT开发专属的人工智能应用 利用人工智能辅助生成测试框架与测试平台 构建企业专属版大语言模型、知识图谱与微信机器人 打造企业私有版大语言模型 Meta Llama 大模型 使用 LangChain 开发基于大语言模型的应用系统 |
| 知识图谱与模型驱动测试 |
| 掌握知识图谱设计技术点 掌握Neo4j图数据库实战技术 金融平台风控模型实战技术 自动生成单元测试、业务测试、接口测试、自动化测试用例 使用知识图谱实现精准测试效果 基于有限状态机与知识图谱实现测试用例的自动推导与生成 掌握测试覆盖度分析技术 测试用例变更与新老版本Diff分析 |
| 人工智能产品质量保障与测试 |
| 从专家系统到机器学习的历史演进，带你深入探索人工智能的核心概念与发展脉络 理解模型是如何依赖数据和特征来解决实际问题的 掌握混淆矩阵、精准率、召回率和F1 score等评估指标，准确分析模型效果 理解训练集、验证集和测试集的区别与用途，以及如何从真实数据中挑选合适的数据，提升模型质量 学习自学习概念，掌握数据闭环构建技巧，确保模型的稳定性和数据质量 学会使用Spark开发分布式造数工具，快速构建大规模测试数据，提升工作效率 |
| PyTorch深度学习框架 |
自然语言处理技术原理介绍 掌握经典卷积网络模型 基于PyTorch，实现图像目标检测 掌握计算机视觉迁移学习技术 掌握模型微调技术 动手训练一个自己的强化学习模型，实现游戏测试 基于迁移学习实现Bug预测 |
视觉与图像识别自动化测试 |
UI自动化测试技术概览及瓶颈分析 掌握基于机器学习的视觉CV处理技术 UI页面结构树的逆向解析的服务化 基于无监督深度特征的视觉识别技术 视觉场景案例之响应时间分析和弹窗检测 掌握有参照UIDiff检测技术 掌握无参照模型预测技术 基于深度学习实现遍历动作推荐 |
讲师介绍
适用人群
全方位学习服务
现在学习人工智能课程可以让你在这一浪潮中抓住先机。随着AI技术在软件开发中的深入应用，未来测试工程师面临的挑战和任务将更加复杂，及时学习可以让你为未来的挑战做好准备。
报名方式
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