人工智能测试开发学习框架路线

是一个讲解人工智能测试开发领域的关键技术和方法,通过学习可以提升自己在人工智能测试领域的能力和水平,课程涵盖大语言模型、深度学习框架、计算机视觉、模型驱动测试技术等方向。

直播安排

直播训练营 形式
大语言模型提示词工程与 ChatGPT 人工智能应用系统开发 直播
开源大语言模型企业私有部署方案 ChatGLM Llama Mixtral 直播
使用 LangChain 开发大语言模型应用系统 直播
基于大语言模型的功能测试与自动化测试用例生成平台 直播
视觉大模型在自动化测试中的应用 直播
计算机视觉技术在测试中的应用 直播
人工智能的测试方法与评估指标 直播
深度学习、大数据技术在人工智能系统测试中的应用 直播
知识图谱在软件测试中的应用 直播
基于知识图谱的自动化测试用例生成技术 直播
模型驱动测试 直播
基于知识图谱的测试分析与缺陷挖掘技术 直播

ChatGPT 与私有大语言模型的多种应用

L1.ChatGPT 应用

形式 章节 描述
知识点 ChatGPT 原理介绍 常用模型介绍
知识点 利用人工智能 ChatGPT 自动进行需求分析 自动进行需求分析
知识点 利用人工智能 ChatGPT 编写测试计划 自动生成测试计划
知识点 利用人工智能 ChatGPT 编写测试方案 自动生成测试方案
知识点 利用人工智能 ChatGPT 编写测试报告 自动编写报告
知识点 利用人工智能 ChatGPT 自动生成测试用例思维导图 自动生成测试用例思维导图
知识点 利用人工智能 ChatGPT 编写测试用例 自动编写测试用例
知识点 利用人工智能 ChatGPT 批量生成测试数据 自动批量生成测试数据
知识点 利用人工智能 ChatGPT 编写晋级报告 自动编写晋级报告
知识点 利用人工智能 ChatGPT 完善个人简历 完善个人简历
知识点 利用人工智能自动生成架构图 自动生成架构图
知识点 利用人工智能自动生成 ppt 自动生成 ppt
知识点 文生图介绍 图片生成技术与产品介绍
知识点 利用人工智能辅助学习 人工智能辅助学习各种测试技能,性能、安全、兼容、管理等

L2.提示词工程

形式 章节 描述
知识点 提示词工程 chatgpt 的六大提示词技巧
知识点 零样本提示
知识点 少样本提示
知识点 思维链
知识点 RAG 检索增强生成 让大模型读懂内部文档
知识点 React 推理提示 强大的推理模式

L3.基于 ChatGPT 的进阶应用

形式 章节 描述
知识点 利用人工智能自动找 bug Codex、Github Copilot
知识点 利用人工智能 ChatGPT 生成自动化测试脚本 自动生成自动化测试脚本
知识点 利用人工智能 ChatGPT 生成数据驱动测试框架 自动生成基于 page object 的数据驱动测试框架
知识点 基于人工智能的代码分析与 Bug 检测实战 分析研发代码 辅助 code review
知识点 结对编程助手 Github Copilot Github Copilot 的应用介绍

L4.打造企业私有版大语言模型

形式 章节 描述
知识点 ChatGPT 的 API 使用 ChatGPT 的 API 的基本介绍,常用参数
知识点 ChatGPT 人工智能助理 Assistant Assistant 的基本介绍与使用
知识点 打造垂直领域内容的问答机器人 ChatGPT RAG 检索技术
知识点 打造企业专属人工智能助理 ChatGPT 助理功能 function calling 代码解析器 检索
知识点 打造领域专属的大语言模型 ChatGPT 微调技术
知识点 AutoGPT 理念与应用 AutoGPT 的技术架构与介绍
知识点 实现定制化 AutoGPT 实战 定制自己的专属任务并与人工智能结合
知识点 清华大学 ChatGLM 大模型 ChatGLM 大模型介绍、部署
知识点 Meta Llama 大模型 Llama 大模型介绍、部署
知识点 mixtral 开源大模型 mixtral 大模型介绍、部署
知识点 HuggingFace 的应用 介绍、部署
知识点 搭建企业内部的大语言模型系统

L5.基于 ChatGPT 开发应用

形式 章节 描述
知识点 ChatGPT 插件开发 ChatGPT 插件开发
知识点 基于 ChatGPT 开发人工智能服务平台 打造问答服务、模拟面试系统
知识点 手工测试用例生成
知识点 手工测试用例转 Web 自动化测试生成
知识点 手工测试用例转 App 自动化测试生成
知识点 手工测试用例转接口自动化测试生成
知识点 基于 ChatGPT 的人工智能测试平台

人工智能应用开发框架 LangChain

L1.大语言模型应用框架

形式 章节 描述
知识点 大语言模型应用框架介绍
知识点 LangChain 项目介绍 几大模块
知识点 LangChain 提示词+大语言模型应用
知识点 LangChain LCEL 表达式语言

L2.LangChain ModelsIO

形式 章节 描述
知识点 LangChain ModelsIO 简介
知识点 LangChain ModelsIO Prompts
知识点 LangChain ModelsIO LLM
知识点 LangChain ModelsIO ChatModels
知识点 LangChain ModelsIO OutputParsers

L3.LangChain 核心模块使用

形式 章节 描述
知识点 LangChain 核心模块 Ch
游戏测试开发是一个结合了游戏测试和软件开发的复合型领域,要求从业者不仅具备测试技能,还需掌握一定的编程和自动化能力。以下是游戏测试开发学习路线指南: ### 1. 基础知识 游戏测试开发的第一步是理解游戏测试的基本概念和流程。这包括功能测试、性能测试、兼容性测试等。推荐学习资源如《游戏测试精通》和《Google软件测试之道》[^1]。 ### 2. 编程语言 掌握至少一种编程语言是必要的,Python和Java是常见的选择。Python因其简洁的语法和丰富的库支持,非常适合自动化测试和脚本编写。 ### 3. 自动化测试框架 学习和掌握自动化测试框架,如Selenium、Appium等,这些工具可以帮助实现游戏的自动化测试。通过这些框架,可以编写测试脚本以提高测试效率。 ### 4. 版本控制 熟悉版本控制工具如Git,这对于团队协作和代码管理至关重要。GitHub是一个很好的平台,可以在上面维护测试脚本仓库,积累作品。 ### 5. 持续集成与持续部署(CI/CD) 了解和使用CI/CD工具如Jenkins、Travis CI等,这些工具可以帮助实现自动化构建、测试和部署流程,提高开发和测试的效率。 ### 6. 测试驱动开发(TDD) 学习测试驱动开发的理念和实践,通过编写测试用例来驱动代码的编写,确保代码的质量和可维护性。 ### 7. 项目实战 参与开源游戏测试项目或自建测试Demo,进行游戏测试实战项目。这不仅能帮助巩固所学知识,还能积累实际项目经验。 ### 8. 学习资源与社区 加入相关的社区如TesterHome、GameDev.net,获取最新的行业动态和技术支持。此外,考取ISTQB认证可以提升个人的竞争力。 ### 9. 前沿技术 关注云游戏和AI测试等前沿技术,这些领域的发展将对游戏测试产生深远影响。例如,AI测试可以利用机器学习算法来优化测试过程和提高测试覆盖率。 ### 示例代码 以下是一个简单的Python脚本示例,用于自动化测试游戏的某个功能: ```python import unittest class TestGameFunction(unittest.TestCase): def test_game_feature(self): # 假设这里有一个游戏功能的测试用例 result = game_function() self.assertEqual(result, expected_result) if __name__ == '__main__': unittest.main() ``` ### 相关问题 1. 游戏测试工程师需要掌握哪些自动化测试工具? 2. 如何通过GitHub维护和展示游戏测试脚本? 3. 游戏测试中的性能测试有哪些具体方法和工具? 4. 云游戏测试与传统游戏测试有何不同? 5. 游戏测试开发中如何应用AI技术?
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