在当今数字化时代,企业对软件和应用程序的需求不断增长,因此测试质量与效率成为了至关重要的挑战。传统的测试方法面临着繁重的工作量、高昂的成本和难以应对复杂场景的问题。
随着人工智能技术的迅猛发展,智能测试正在成为测试领域的新趋势,众多一线大厂在公开场合和行业峰会里也分享了他们的落地实践,比如百度的基于大语言模型智能生成单元测试的实践,蚂蚁金服的AIGC测试用例生成技术,字节跳动的大模型智能测试技术。 以上这些都可以让我们看到人工智能技术的应用已经开始为质量保障领域赋能,相信将来一定会有更多优秀的实践案例涌现。作为一名测试工程师,掌握人工智能技术也成为了势在必行的事情。 学习人工智能有哪些收益呢?
增加职业机会:人工智能技术在各行各业都有广泛的应用,从医疗保健、金融、教育到制造业、交通等。学习人工智能技术可以为你在众多领域中寻找到更多的职业机会,有助于提升就业竞争力。
增强解决问题的综合能力:激发创新思维,为企业和组织带来新的商业机会,提高自身的竞争力。拥有人工智能技能的工程师在职场更具竞争力,能够承担更复杂的工作任务,更有机会晋升。
摆脱低效能的重复劳动:人工智能的应用使得许多低效重复的工作可以自动化或半自动化,例如自动生成测试脚本、自动生成测试用例等,从而节省时间和精力。让工程师专注于更有价值的工作,提升工作质量和效果。
适应行业发展趋势:越来越多的软件和应用都涉及到智能化的功能,测试工程师学习人工智能,可以更好地适应行业发展趋势,把握人工智能发展的风口与红利期,开拓更广阔的职业发展机会。
总而言之,掌握人工智能技术,可以提高职业竞争力、提升工作效率、解决复杂问题。为了帮助工程师更好地掌握人工智能技术,霍格沃兹测试开发学社联合了名企的测试专家与北京邮电大学人工智能学院的教授及行业技术专家,共同打造了【人工智能测试开发训练营】。
人工智能测试开发训练营
本次训练营主要包含四大模块,为大家提供全方位的人工智能测试知识和技能培训。从大语言模型到深度学习框架,再到计算机视觉和模型驱动测试。实战驱动,并提供人工智能答疑福利。
课程大纲
ChatGPT应用实战 |
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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 |
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 |
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 |
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 |
师资力量
适合人群
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