北京人工智能测试课程 2025-04-26 11:16:24

  一、课程优势

  AI与测试深度融合
  课程将AI工具与测试逻辑结合，例如利用大语言模型自动生成测试用例思维导图、通过知识图谱优化测试覆盖分析，并引入缺陷预测、日志智能分析等场景，减少重复性工作。
  企业级项目实战
  学员需完成金融风控系统接口测试、电商促销活动压力测试等实战任务，输出包含模型调优建议的测试报告，模拟企业DevOps协作流程。
  技术动态迭代
  每季度新增15%内容，涵盖低代码测试工具（如Testim）、AI驱动的自动化框架搭建等前沿方向，例如基于LangChain开发测试答疑助手。

  二、机构优势

  技术研发支撑教学
  自主研发的测试管理平台TestPlatform已应用于证券交易系统测试，课程案例直接提炼自企业真实需求，如银行系统兼容性测试方案。
  精细化学习支持
  线下班级规模控制在15人以内，实验室配备多版本测试环境及AI模型训练资源，教师现场指导代码调试与工具联调技巧。
  跨区域资源共享
  依托上海总部技术库，学员可调用北京、深圳等地企业的AI测试案例，例如某头部电商平台的智能压测复盘文档。

  三、适合人群

  测试工程师：需提升AI工具应用能力，解决自动化脚本维护、测试数据生成等痛点。
  开发/运维转岗者：希望补充测试思维，例如开发人员学习如何优化代码可测试性设计。
  技术探索者：对AI+测试的跨界实践感兴趣，尝试将大模型、知识图谱等新技术融入工作流。

  四、师资介绍

  背景与企业经验：
  教师团队多来自华为、京东等企业的测试开发部门，曾主导支付系统全链路压测、跨境平台多语言适配等项目。例如，部分教师参与过日均亿级流量的日志智能分析工具研发。
  教学风格：
  采用“问题复现-工具拆解-方案优化”三步法，例如在模型驱动测试模块中，教师会模拟接口依赖链断裂场景，引导学员通过知识图谱补全测试用例。
  技术专长：
  擅长PyTorch模型微调、Neo4j图数据库应用，能针对测试数据构造、分布式压测等痛点提供解决方案。