一、課程優勢

  AI與測試深度融合
  課程將AI工具與測試邏輯結合，例如利用大語言模型自動生成測試用例思維導圖、通過知識圖譜優化測試覆蓋分析，并引入缺陷預測、日志智能分析等場景，減少重復性工作。
  企業級項目實戰
  學員需完成金融風控系統接口測試、電商促銷活動壓力測試等實戰任務，輸出包含模型調優建議的測試報告，模擬企業DevOps協作流程。
  技術動態迭代
  每季度新增15%內容，涵蓋低代碼測試工具（如Testim）、AI驅動的自動化框架搭建等前沿方向，例如基于LangChain開發測試答疑助手。

  二、機構優勢

  技術研發支撐教學
  自主研發的測試管理平臺TestPlatform已應用于證券交易系統測試，課程案例直接提煉自企業真實需求，如銀行系統兼容性測試方案。
  精細化學習支持
  線下班級規模控制在15人以內，實驗室配備多版本測試環境及AI模型訓練資源，教師現場指導代碼調試與工具聯調技巧。
  跨區域資源共享
  依托上海總部技術庫，學員可調用北京、深圳等地企業的AI測試案例，例如某頭部電商平臺的智能壓測復盤文檔。

  三、適合人群

  測試工程師：需提升AI工具應用能力，解決自動化腳本維護、測試數據生成等痛點。
  開發/運維轉崗者：希望補充測試思維，例如開發人員學習如何優化代碼可測試性設計。
  技術探索者：對AI+測試的跨界實踐感興趣，嘗試將大模型、知識圖譜等新技術融入工作流。

  四、師資介紹

  背景與企業經驗：
  教師團隊多來自華為、京東等企業的測試開發部門，曾主導支付系統全鏈路壓測、跨境平臺多語言適配等項目。例如，部分教師參與過日均億級流量的日志智能分析工具研發。
  教學風格：
  采用“問題復現-工具拆解-方案優化”三步法，例如在模型驅動測試模塊中，教師會模擬接口依賴鏈斷裂場景，引導學員通過知識圖譜補全測試用例。
  技術專長：
  擅長PyTorch模型微調、Neo4j圖數據庫應用，能針對測試數據構造、分布式壓測等痛點提供解決方案。