AI 测试实战培训

 

一、培训对象

 

二、培训目标

1. 掌握 AI 测试基础概念、技术栈、应用场景与发展趋势。
2. 能够基于阿里百炼 / Dify 搭建智能测试用例生成工作流并落地使用。
3. 掌握大语言模型在缺陷分析、用例生成、脚本生成、测试度量等场景的实战方法。
4. 掌握AI+JMeter生成自动化测试脚本、开展 AI 辅助性能测试的实操技能。
5. 了解主流开源 AI 测试工具，形成适合企业起步的 AI 测试落地方案。
6. 理解大模型专项测试（效果、性能、安全）的思路与方法，具备 AI 测试实战能力。

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三、培训内容

1. AI 测试定义、发展历程与行业现状
2. AI 在软件测试中的典型应用场景与价值
3. AI 测试的挑战、局限性与风险控制
4. 主流 AI 测试技术栈与能力体系
5. AI 测试核心基础知识与必备概念
6. AI 测试未来发展趋势与岗位能力要求
7. 基于阿里百炼 / Dify 从 0 搭建智能测试用例生成工作流
8. 智能测试用例生成工作流实战演练与输出
9. 大模型赋能缺陷根因智能分析实战
10. 大模型在智能缺陷预测中的应用方法
11. AI 生成自动化测试脚本思路与通用模板
12. AI+JMeter 实战：AI 生成 JMeter 自动化测试脚本
13. 大模型生成测试度量分析数据与报告
14. AI 与性能测试实战：基于 JMeter 的 AI 辅助性能测试
15. 开源 AI 测试工具生态、厂商现状与入门方案
16. 大模型专项测试（效果、性能、安全）介绍与落地思路

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