人工智能产品中的测试挑战
Lucas Shao 查看讲师
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
现任某大型互联网公司AI测试团队负责人。在Splunk 和 EMC 有多年的分布式系统测试和测试框架设计开发经验。
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简介

人工智能飞速发展的今天,整个计算机行业正在经历翻天覆地的变化,从分布式高性能计算,到人机界面的全新交互方式,这些挑战也意味着今天的测试行业也需要作出响应的改变。今天依图科技作为一家在人工智能领域快速前行的创业公司,我们希望何大家分享我们是如何面对今天人工智能的对测试工作本身带来的挑战变革。例如我们如何从质量保障视角来支撑产品的快速迭代,如何在尽可能高效利用有限资源的情况下完成大规模分布式系统的质量保障,如何敏捷支撑不同产品在测试环境下的快速部署,如何快速应对爆炸的接口测试矩阵等等。

目标

人工智能创业公司在产品快速迭代下遇到的质量保障工程方面的挑战,能和大家分享我们遇到的一些困难,我们的思考和我们的应对方式;

如何统计测试策略的优化,测试技术的升级,通过引入工程建模等多个手段来支撑产品的快速迭代,进一步提高测试工作的ROI;

用更加engineering的视角来看质量保障的工作

课程时长

1天(6H)

分享提纲

第一部分


  传统软件和人工智能产品上的一些区别


第二部分

 

  人工智能产品测试中的一些挑战


第三部分

 

  分布式系统测试中的工程建模


第四部分

 

  面对新挑战下的测试工具开发



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