AI Enablement Training Program for Software QA Engineers

参与者需具备以下条件：

• 2年以上软件测试/QA经验
• 熟悉测试自动化工具（例如Selenium、JUnit、Cypress）
• 具备编程基础知识（最好熟悉Python或JavaScript）
• 有版本控制和CI/CD工具使用经验（例如Git、Jenkins）
• 无需AI/ML经验，但需具备好奇心和实验精神

本培训课程旨在为软件QA工程师提供必要的AI知识和实践技能，以提升他们的测试效率和软件质量。参与者将掌握人工智能和机器学习的基础知识，并学习如何将其应用于测试自动化、缺陷检测、测试用例生成、基于风险的测试和性能分析。

通过理论、演示和实践实验的结合，QA专业人员将学习如何利用AI减少手动工作，提高测试覆盖率，并提升缺陷检测的准确性，从而推动QA流程的整体效率和效果。

课程结束时，参与者将能够：

• 理解与软件测试相关的AI和ML基础概念。
• 识别QA生命周期中可以从AI工具和技术中受益的领域。
• 使用AI模型进行测试用例生成、缺陷预测和风险分析等任务。
• 评估并将基于AI的测试工具集成到现有的QA工作流程中。
• 与数据科学家和工程师合作，设计并实施智能QA策略。

模块 1: AI 在 QA 中的介绍

• 什么是人工智能？
• Machine Learning vs Deep Learning vs 基于规则的系统
• AI 在软件测试中的演变
• AI 在 QA 中的关键优势与挑战

模块 2: 测试人员的数据与机器学习基础

• 理解结构化与非结构化数据
• 特征、标签与训练数据集
• 监督学习与无监督学习
• 模型评估简介（准确率、精确率、召回率等）
• 现实中的 QA 数据集

模块 3: AI Use Case 在 QA 中的应用

• AI 驱动的测试用例生成
• 使用机器学习进行缺陷预测
• 测试优先级与基于风险的测试
• 使用计算机视觉进行视觉测试
• 日志分析与异常检测
• 使用自然语言处理（NLP）编写测试脚本

模块 4: 用于 QA 的 AI 工具

• AI 驱动的 QA 平台概述 
• 使用开源库（如 Python、Scikit-learn、TensorFlow、Keras）进行 QA 原型开发
• LLM 在测试自动化中的介绍
• 构建简单的 AI 模型以预测测试失败

模块 5: 将 AI 集成到 QA 工作流中

• 评估 QA 流程的 AI 准备情况
• 持续集成与 AI：如何将智能嵌入 CI/CD 管道
• 设计智能测试套件
• 管理 AI 模型漂移与再训练周期
• AI 驱动测试中的伦理考量

模块 6: 实践实验与毕业项目

• 实验 1: 使用 AI 自动化生成测试用例
• 实验 2: 使用历史测试数据构建缺陷预测模型
• 实验 3: 使用 LLM 审查并优化测试脚本
• 毕业项目: 端到端实现 AI 驱动的测试管道