课程简介

在软件开发过程中，测试团队面临着大量的挑战，尤其是在测试知识库的构建、测试用例的管理与维护方面。这些工作不仅耗费测试团队大量的精力，而且效果往往不如预期，但又是不可或缺的工作。传统的测试方法已经难以满足快速迭代和高效率的现代软件开发需求。

为了解决上述问题，我们提出了一种基于AI大语言模型的解决方案。主要利用大模型的深度理解能力和强大的生成能力，来不断优化测试知识库。当新的业务需求出现时，系统能够通过对业务知识的深入理解，自动生成高覆盖、高效率的场景测试用例和自动化测试用例。

本次分享将深入探讨AI领域应用实践，影响软件研发的各个领域，通过落地实践，抛砖引玉，研讨利用 AI 技术进一步提升自动化测试的效率和质量，为各行业参会者提供借鉴。

课程收益

1、帮助学员深度了解利用AI大语言模型来革新传统的软件测试方法，提升测试效率和质量。

2、探索AI在其他软件开发生命周期中发挥作用，进一步推动软件开发和测试工作的自动化和智能化

受众人群

企业管理者，IT行业从业者及其他对自动化测试感兴趣的人员

课程周期

3H

课程大纲

1、 AI技术对自动化测试变革的思考

2、 AI技术应用于自动化测试领域的探索与实现

3、 未来自动化测试展望

4、QA