AI Enablement Training Program for Software QA Engineers

參與者應具備以下條件：

• 2年以上軟件測試/QA相關經驗
• 熟悉測試自動化工具（例如Selenium、JUnit、Cypress）
• 具備編程基礎知識（優先選擇Python或JavaScript）
• 具備版本控制和CI/CD工具使用經驗（例如Git、Jenkins）
• 無需AI/ML經驗，但需具備好奇心和實驗精神

本培訓課程旨在爲軟件QA工程師提供必要的AI知識和實踐技能，以提升測試效率和軟件質量。學員將獲得人工智能和機器學習的基礎知識，並瞭解它們在測試自動化、缺陷檢測、測試用例生成、基於風險的測試和性能分析中的應用。

通過理論、演示和實踐實驗的結合，QA專業人員將學習如何利用AI減少手動工作量，提高測試覆蓋率，並提升缺陷檢測的準確性，從而推動QA流程的整體效率和效果。

課程結束後，學員將能夠：

• 理解與軟件測試相關的AI和ML基礎概念。
• 識別QA生命週期中可以從AI工具和技術中受益的領域。
• 使用AI模型進行測試用例生成、缺陷預測和風險分析等任務。
• 評估並將基於AI的測試工具集成到現有的QA工作流程中。
• 與數據科學家和工程師合作，設計和實施智能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