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课程培训
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AI赋能测试培训课程
AI测试培训课程
培训对象软件测试工程师、测试开发工程师、质量管理人员、对AI测试技术有学习需求的研发人员 培训目标一、 帮助学员系统掌握AI测试的核心概念、技术体系与行业发展趋势，构建完整的AI测试知识框架。 二、 使学员具备使用阿里百炼/Dify搭建智能测试用例生成工作流的能力，能够独立完成测试用例的智能化生成。 三、 让学员熟练掌握大语言模型在缺陷分析、测试脚本生成、性能测试等测试场景的应用方法，提升测试工作的智能化水平。 四、 帮助学员了解主流开源AI测试工具生态，能够根据企业实际情况选择合适工具落地AI测试实践。 五、 使学员掌握大模型专项测试的核心方法，能够对大模型的效果、性能与安全维度开展测试。 培训内容介绍一、 AI测试通识与发展现状：讲解从传统测试到AI测试的演进路径，AI测试的核心定义与本质特征，全球及国内AI测试行业的发展阶段与典型应用案例。 二、 AI在软件测试中的典型应用场景：介绍AI在自动化测试、智能缺陷分析、测试用例生成、虚拟环境测试及CI/CD流水线中的赋能应用。 三、 AI测试的挑战与主流技术栈：分析AI测试实施中的技术复杂度、数据依赖等挑战，梳理基础技术层、工具平台层、应用场景层的完整技术栈。 四、 AI测试核心术语与机器学习基础：讲解测试覆盖率、缺陷密度等关键术语，以及监督学习、无监督学习、强化学习在测试场景中的基本原理。 五、 阿里百炼/Dify平台操作与配置：介绍阿里百炼与Dify平台的核心功能、操作界面、模型选择与API密钥配置，为后续实战奠定基础。 六、 智能生成测试用例实战：搭建工作流导入需求文档，设计提示词模板引导大模型生成包含前置条件、测试步骤、预期结果的结构化测试用例，提升用例编写效率50%以上。 七、 智能生成测试数据实战：定义数据模型与生成规则，利用大模型批量生成符合业务逻辑的测试数据，支持CSV/Excel/JSON格式输出，数据准备时间缩短70%以上。 八、 智能缺陷预测实战：导入代码与历史缺陷数据，利用大模型代码理解能力预测潜在缺陷类型与风险等级，输出缺陷预测报告，缺陷逃逸率下降30%。 九、 测试度量分析报告自动生成：导入测试执行数据，利用大模型自动计算通过率、缺陷密度等指标，生成包含趋势图表的分析报告，度量报告生成时间从数小时缩短至分钟级。 十、 智能生成自动化测试脚本实战：输入接口描述或测试场景，利用大模型生成JMeter测试脚本（.jmx），包含HTTP请求、断言、参数化等配置，脚本编写效率提升80%。 十一、 智能生成性能测试脚本实战：输入性能测试需求，利用大模型生成包含线程组、定时器、监控器的JMeter性能测试脚本，性能测试准备时间从2天缩短至2小时。 十二、 深度学习在测试中的应用：讲解CNN在UI元素识别、GAN在测试数据生成、自编码器在异常检测中的应用原理与实战案例。 十三、 知识图谱在测试中的应用：介绍测试领域知识图谱构建思路，讲解基于图谱的影响面分析、回归用例智能推荐及测试覆盖视图生成。 十四、 开源AI测试工具生态与落地案例：介绍Evomaster、JMeter+LLM、Selenium+OpenCV等开源工具的特点，通过初创电商公司案例讲解工具选型与落地实施步骤。 十五、 大模型效果测试方法：讲解准确性、完整性、相关性、创造性等评估维度，设计测试条目并执行人工与自动化评估，输出模型效果测试报告。 十六、 大模型性能与安全测试：讲解大模型性能测试的核心指标（首Token延迟、生成速度、显存利用率）与测试方法，以及提示词注入、越狱攻击、敏感数据泄露等安全测试方法。
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