大模型在测试领域中的应用与前沿测试技术实践(2天) --结合案例分析与演示

大模型在测试领域中的应用与前沿测试技术实践(2天) --结合案例分析与演示
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    讲师简介

    Kevin(赵明)老师,毕业于清华大学软件学院

    • 具有18年IT项目实战经验,10年技术团队管理经验,涉及互联网金融与银行项目测试与自动化,敏捷项目管理,DevOps工具链研发等。包括金融系统、广告系统、企业信息化、企业互联网应用,AI技术与应用等。
    • 有15年培训授课经验。任多界TID大会出品人,特约测试专家讲师,QCon  DevOps专家讲师。
    • 曾任某互联网公司AI研究院质量与工程效率负责人,带领50人团队负责人工智能产品质量保障,自动化测试工具与平台开发,工程效率工具链研发等工作。
    • 曾于世界500强金融外企任首席软件测试开发工程师兼自动化测试主管,参与多个项目的敏捷转型与项目管理、自动化测试工具设计、框架开发以及部署工作。
    • 技术上主要擅长自动化与敏捷测试,持续集成环境构建,测试框架与工具开发,Scrum团队管理,DevOps和工程效率工具链研发等。
    • 管理上主要擅长团队梯队化建设,团队激励,绩效管理,规则与制度建立,高效沟通等。
    • 曾获得PMP,ISTQB,国家软件评测师,6 Sigma GB等多项认证。


    课程大纲
    AI领域发展与测试应用 ~ 1小时
    • AI大模型与应用典型问题分析
      • 问题分析
      • 讨论
    • AI领域发展与应用
      • AI在各行业的落地应用
      • 案例演示
      • AI技术概览
      • AI技术的四要素
      • AI模型的研发流程
      • AI的未来发展趋势
    • AI主要应用技术分类
      • 深度学习与神经网络
      • 图像算法典型案例
      • 语音算法典型案例
      • NLP算法典型案例
      • 大语言模型典型案例
    大语言模型技术与GPT实操 ~ 1小时
    • 大语言模型技术
      • 大语言模型的定义和特点
      • 大语言模型技术演变简史
      • 深入解析大语言模型的架构、训练方法和优化技术
      • 大语言模型在自然语言处理任务中的性能表现
    • GPT深入解析与应用实操
      • GPT的技术架构与原理详解
      • GPT环境搭建
      • 下载模型
      • 准备数据
      • 模型配置高级功能
      • 模型微调
      • 集成到应用
      • 优化性能
      • GPT调用代码编写
      • 【实践】搭建并使用GPT环境进行简单对话模拟
    • 提示词工程
      • 什么是提示词工程?
      • 优化的上下文提示词
      • 【案例】提示词返回精准答案
    大语言模型在测试领域的应用 ~ 5小时
    • 大语言模型在测试领域的应用
      • 大语言模型在测试领域的应用案例分析
      • 【讨论】大语言模型对传统测试方法的挑战与机遇
    • 测试数据与模型分析技术
      • 测试数据的重要性与生成策略
      • 实际测试场景中的GPT配置与优化
      • 模型分析的方法与工具
      • 【案例】如何通过数据分析优化测试效率
    • CodeLIama进行code review
      • CodeLIama简介
      • 模型参数
      • 网络安全隔离
      • 部署CodeLIama环境
      • CodeLIama常用操作命令
      • 离线模型CLI接口
      • 模型API接口
      • API调用方式
      • UI调试界面
      • Code review结果解析
      • Code review结果推送
      • 【案例】进行自动化code review
    • 高效利用CodeLIama
      • 下载docker镜像
      • 启动docker pod
      • 映射多接口地址
      • 部署Nginx
      • 配置Nginx实现轮询
      • 实现接口并发处理
    • CodeLIama进行单元测试
      • 生成单元测试代码~c++
      • 集成至gtest
      • C++测试覆盖率统计工具gcov
      • 生成单元测试代码~python
      • Python测试覆盖率统计工具python coverage
      • 进行自动化单元测试执行
      • 优化单元测试代码
      • 【案例】集成至CI流水线
    • GPT在测试数据生成中的应用
      • GPT生成测试数据的原理和方法
      • 文本数据生成
      • 图像数据生成
      • 语音数据生成
      • 【案例】使用GPT生成测试数据
      • 分析生成数据的质量和有效性,探讨改进策略
    • GPT在测试用例生成中的应用
      • 测试用例生成的关键词提取
      • 基于关键词生成测试用例
      • 自动生成自动化测试用例代码
      • 【案例】使用GPT生成测试用例
    • CodeLIama生成自动化测试用例
      • 自动化测试用例语言描述
      • 生成自动化测试脚本
      • 优化语言描述
      • 【案例】运行自动生成的自动化用例
    • GPT在测试结果验证中的应用
      • 图像识别
      • 目标检测
      • OCR检测
      • 文本结果校验
      • 日志分析
      • 【案例】大模型对测试结果进行自动化验证
    AI精准测试实践~1.5小时
    • 代码覆盖率
      • 代码覆盖率统计指标
      • python代码覆盖统计工具coverage
      • c++代码覆盖统计分析工具opencppcoverage
      • java代码覆盖率统计分析工具jacoco
      • 代码覆盖工具与jenkins集成
      • 白盒测试代码覆盖率
      • 黑盒测试代码覆盖率
    • Diff测试技术深入
      • Diff测试的原理、技术和应用场景
      • Diff测试在代码质量评估中的优势和挑战
      • Codediff生成改动函数列表
      • 分析改动函数的潜在bug
      • 【案例】使用大语言模型进行Diff测试,分析代码差异和潜在问题
    • 精准测试实践
      • 精准测试定义
      • 精准测试的优点
      • 精准测试存在的问题
      • 精准测试实现流程
      • 获取单个用例覆盖率
      • 存储用例与函数对应关系
      • 自动化测试关联方案
      • 通过codediff查询对应测试用例
      • 实现测试用例推荐
      • 提测自动关联精准测试消息推送
      • 精准测试度量与分析
      • 漏检分析
      • 质量评估
      • 【案例】精准测试实践
    GUI AI智能化测试实践~ 2小时
    • GUI测试自动化要点
      • 元素识别与定位多种方法
      • 断言多种方法
      • 并行化分发测试-多机并行化同构设备分发实现
      • 并行化兼容测试-多机并行化异构设备全量实现
      • 自动化适配-因UI变更自动匹配更新用例
      • 自动化图像匹配-图像对比与搜索
      • 自动化用例rerun和步骤retry
      • 失败结果自动化录屏
      • 自动化结果多级反馈
      • 实现无人值守的自动化测试
    • OCR智能识别
      • 什么是OCR?
      • 通过OCR技术解决UI频繁变更的痛点
      • 异常自动识别
    • Airtest工具应用
      • Airtest工具简介
      • Airtest的应用场景
      • 图像抓取
      • 用例描述
      • 自动化执行
    • AI图像目标检测
      • AI Yolo模型简介
      • 图像标注
      • 模型训练
      • 效果评测
      • 模型推理
      • Badcase分析
      • 模型优化
    AI语音交互智能化测试实践 ~ 1小时
    • ASR应用概述
      • ASR简介
      • ASR的应用场景
      • ASR评测
      • 【案例】ASR的测试实践~一键提单
    • TTS应用概述
      • TTS简介
      • TTS的应用场景
      • TTS评测
      • 【案例】TTS的测试实践~人机交互
    NLP智能化测试实践~ 0.5小时
    • NLP应用概述
      • NLP简介
      • NLP的应用场景
      • NLP评测
      • 【案例】舆情分析实践
    课程总结与答疑 ~0.25小时