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汇总上海地区十大AI软件测试技能培训机构班top口碑榜


发布时间:2025-07-15 11:56:01
导读

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AI 软件测试主要负责确保 AI 系统的性能、可靠性和安全性等,可从事自动化测试、缺陷预测与检测等工作,需要学习 Python 编程、机器学习基础等知识技能。具体如下:

工作内容

自动化测试:编写和执行测试脚本,模拟用户交互,优化回归测试,确定测试用例优先级,减少手动测试工作量,提高测试效率。

缺陷预测与检测:扫描代码,识别错误、异常和潜在问题,通过分析历史数据预测代码中易出现问题的部分,便于在开发早期集中测试和修复。

测试用例生成:基于机器学习,从已有的测试案例中自动生成新的测试用例,覆盖更多边界情况,提高测试覆盖率。

日志与性能分析:分析日志文件,发现异常行为和性能问题,模拟大规模并发场景,找出系统瓶颈并提供优化建议。

用户界面与体验测试:自动化用户界面测试,识别 UI 元素和行为,检测可能的用户体验问题。

安全测试:分析安全测试数据,发现潜在安全漏洞,防范数据泄露、模型被攻击等风险。

模型专项测试:针对 AI 大模型,进行功能、性能、稳定性测试,监测线上模型输出质量,建立质量评估机制。

学习内容

编程语言:掌握 Python 基础语法,包括变量、循环、函数、类等,同时学习 NumPy、Pandas、Matplotlib 等数据处理库,用于数据处理和分析。

机器学习基础:了解监督学习、无监督学习等概念,掌握准确率、召回率等模型评估指标,熟悉常见的机器学习框架如 TensorFlow、PyTorch。

软件测试基础:理解单元测试、集成测试、端到端测试等不同层次的测试方法,学习测试用例设计、测试计划制定等基本技能。

AI 测试理论:学习模型鲁棒性、对抗样本、数据漂移等知识,掌握 AUC、F1-score、混淆矩阵等模型评估方法,以及数据清洗、数据分布分析等数据质量测试技术。

AI 测试工具:掌握 Great Expectations、DeepChecks 等用于 AI 软件测试的开源工具,学会使用 pytest 等测试框架。

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