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基于大模型的自动化测试技术

  • 主讲老师:于老师
  • 培训天数:2天
  • 公开课费用:6200元/人

一、课程说明

  本课程旨在帮助学员了解和掌握如何利用大型语言模型(LLM)进行自动化测试。课程内容涵盖了大模型的基本概念、常见应用、自动化测试的基本原理,以及如何结合大模型实现高效的自动化测试流程。通过本课程的学习,学员将能够在实际项目中应用大模型技术,提升自动化测试的效率和质量。

 

二、证书

培训结束、颁发中科院计算所培训中心“基于大模型的自动化测试技术”课程结业证书。

 

本课程有企业内训形式,授课老师、课程内容、教学方式均依据企业的培训需求灵活设置。

 

本网站内容包括并不限于课程介绍、课程大纲、上课照片、老师介绍等等资料及信息,未经允许不得抄袭和转载。

培训对象

项目经理、开发经理、软件测试经理、自动化测试工程师、软件测试部门主管、测试分析设计人员、软件测试工程师,以及对于基于大模型的自动化测试技术感兴趣的所有人员。

本课程分2天时间讲授

 

课程主题

课程内容

基础理论及工具使用

  • AI技术对软件测试的影响
  • 什么是大模型
  • 主要的大模型
  • LLM的工作原理和核心技术
  • LLM在软件测试中的潜力和挑战
  • 提示词工程、提示词框架及提示词撰写

本地大模型搭建

  • 本地部署大模型的意义
  • 如何使用大模型工具
  • 如何下载大模型
  • 如何使用本地大模型API
  • 如何通过工具模拟ChatGPT的接口

基于LLM的测试用例生成

  • 需求分析和转化
  • 测试场景识别
  • 边界值和等价类划分
  • 测试用例优化和去重
  • 实践:使用LLM生成测试用例

LLM辅助的代码审查和缺陷预测

  • 静态代码分析技术
  • 常见代码缺陷模式识别
  • 安全漏洞检测
  • 代码质量评估
  • 实践:使用LLM进行代码审查

基于LLM的测试数据生成与管理

  • 测试数据类型和特征
  • 使用LLM生成模拟数据
  • 测试数据多样性和覆盖率
  • 敏感数据处理和脱敏
  • 实践:LLM生成测试数据集

自然语言处理在测试中的应用

  • 需求文档分析
  • bug报告分类和优先级排序
  • 测试日志分析
  • 用户反馈情感分析
  • 实践:使用NLP技术分析测试相关文本

基于LLM的测试脚本自动化生成

  • 常见测试框架介绍(Selenium, Appium等)
  • 使用LLM生成测试脚本
  • 脚本优化和可维护性
  • 跨平台测试脚本生成
  • 实践:LLM辅助生成自动化测试脚本

基于LLM的测试报告生成和分析

  • 测试结果数据收集
  • 使用LLM生成测试摘要
  • 缺陷趋势分析
  • 测试覆盖率报告
  • 实践:生成综合测试报告

未来展望与总结

  • LLM在软件测试领域的发展趋势
  • 新兴技术与LLM的结合
  • 课程总结和实践建议
 

汇款、微信转帐

汇款信息:

单位名称:北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校

开户行:工行海淀西区支行

账号:0200 0045 1920 0043 667

开户银行代码:1021 0000 0458

 

微信转账:

    步骤一:打开微信,扫描二微码付款时,点击打开微信右下角里的“发现”,在列表界面有一个“扫一扫”选项,点击打开“扫一扫”(如下图):

    步骤二:点击打开“扫一扫”后,会出现一个扫描框,将中科院计算所培训中心二维码/条码放入框内,即可自动扫描,并显示支付信息,输入付款金额。

                                                                                                        

    (中科院计算所培训中心二维码)

 

    步骤三:点击 “添加付款备注”,填写付款人姓名和单位全称,所有信息核对无误后,点击“确认付款”,完成支付。

 

                

 

  • 注意:步骤三是为了尽快确认您的培训费用是否到帐,方便为您查帐,所以一定要把付款人姓名和单位名称填写完整,如果姓名和单位名称超过20个汉字,单位名称可以填写简称。

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