郑州AI测试培训课程

【AI测试基础】

AI Testing Introduction

1.什么是AI测试　2.质量模型

测试设计 AI Test Design

1.AI工具基本应用

2.等价类设计方法及AI提效设计

3.边界值设计方法及AI提效设计

4.实战:电商购物车测试设计

5.判定表法及AI提效设计

6.流程法(业务流程设计测试)

实战1:领取优惠券功能测试数据设计

实战2:对优惠券发布流程，领取流程，使用流程测试设计数据

测试执行 AI Test Execution

1.编写测试数据执行文档-测试用例

2.执行用例前置

3.用例执行要点

4.实战:登陆模块所有用例

5.通过浏览器开发者工具和CHARLES工具，进行抓取WEB和APP网络数据包，辅助完成测试用例执行

缺陷管理 Defect Management

1.缺陷理论

2.缺陷管理工具应用及AI提效设计

实战:在缺陷管理工具上提交执行缺陷

项目实战 Hands-On Project

1.项目常见测试分类

2.项目介绍

3.项目测试流程

4.项目需求分析及AI提效分析

5.项目测试计划编写及AI提效设计

6.项目实操能力

7.测试报告编写及AI操作设计

能力画像：掌握AI辅助功能测试设计、用例执行、抓包及缺陷管理基础能力。

胜任岗位：初级软件测试工程师 ·功能测试助理 ·AI辅助测试专员 ·电商测试执行 ·测试文员(侧重执行)

【Linux和数据库】（15天）

LINUX操作系统介绍

文件和目录

常用LINUX命令的基本使用

Linux常用命令 Common Linux Commands

LINUX终端命令格式

文件和目录常用命令

系统信息相关命令

用户权限和管理

其他命令

LINUX远程连接

VI编辑器

数据库介绍 Introduction to Databases

数据库基本概念

关系型数据库介绍

MySQL安装与使用

Navicat使用

SQL语言 SQL Language

数据表操作

数据操作-增删改查

条件查询、排序

聚合函数、分组、分页

连接查询、自关联

子查询、子查询演练

数据库高级功能 Advanced Database Features

数据库设计

命令行操作数据库、函数、存储过程、视图、事务、索引、外键、用户密码

Redis数据库 Redis Database

Redis安装和配置

数据类型与操作

【Python基础与数据清洗】

Python 基础入门 Python Fundamentals

1.PYTHON环境搭建与PYCHARM使用

2.变量、数据类型与运算符

3.流程控制(IF/FOR/WHILE)

4.异常处理机制

5.模块导入与使用

实战：简易数据验证与清洗脚本

核心数据结构 Core Data Structures

1.字符串处理与正则表达式

2.列表与元组操作

3.字典与集合应用

4.列表推导式与生成器

实战：电商评论

数据处理系统高级特性 Advanced Features of Data Processing Systems

1.函数定义与调用

2.参数传递(位置/关键字/默认)

3.匿名函数(LAMBDA)

4.文件读写操作

5.异常处理：让程序更健壮

6.模块与包：代码的组织艺术

实战：电商销售数据清洗系统

面向对象与线程 Object-Oriented Programming & Threading

1.面向对象编程思想

2.类的声明及对象的使用

3.类的常用方法

4.面向对象高级应用（继承）

5.多线程应用

Pandas 数据分析入门与数据探查 Introduction to Data Analysis & Data Exploration with Pandas

1.PANDAS概述

2.PANDAS环境搭建与JUPYTER使用

3.PANDAS数据结构：SERIES与DATAFRAME

4.数据读写：从文件到DATAFRAME

5.数据查询与切片：精准获取所需数据

数据清洗核心技术 Core Technologies for Data Cleansing

1.缺失值处理：数据中的“缺失”

2.重复值处理：数据中的“冗余”

3.异常值检测与处理：数据中的“离群者”

4.数据类型转换与规范化

实战：电商用户数据探查分析

【AI接口测试】(8天)

接口用例设计Interface Test Case Design

1.接口测试基础

2.解析接口API文档及AI提效应用

3.设计接口测试用例及AI提效应用

实战:客达天下项目接口解析和用例设计

接口测试(工具实现)Interface Testing (Tool Implementation)

1.接口测试工具-APIFOX及AI提效应用

2.业务流程接口用例测试及AI提效应用

3.单接口用例测试及AI提效应用

4.测试报告及AI提效应用

实战:客达天下项目接口

数据库辅助测试Database-Assisted Testing

1.数据库介绍

2.使用工具操作数据库

3.使用SQL操作数据库及AI提效应用

实战:借款数据构造及验证

接口回归测试(自动化提效)Interface Regression Testing (Automation Efficiency Boost)

1.接口请求发送-REQUESTS库及AI提效应用

2.业务流程接口用例测试及AI提效应用

3.单接口用例测试及AI提效应用

4.OPENCODE+SKILLS编写自动化脚本

5.测试报告及AI提效应用

6.接口自动化测试框架应用

7.接口自动化测试框架设计与实现

实战:客达天下项目接口

【AI自动化测试】(9天)

自动化测试介绍Introduction to Automated Testing

1.什么是自动化测试

2.为什么要进行自动化测试

3.自动化测试应用场景

4.自动化测试分类

5.自动化测试环境

WEB自动化测试Web Automated Testing

1.自动化用例管理(PYTEST框架)

2.自动化框架(SELENIUM) API

3.自动化框架(PLAYWRIGHT)API

4.WEB现有自动化测试框架应用(通用)及AI提效应用

5.OPENCODE+SKILLS编写自动化脚本

6.GIT版本控制

7.回归测试JENKINS(CI/CD)应用

8.WEB-UI自动化测试框架设计(0-1)及AI提效应用

9.SELENIUM-GRID分布式执行及AI工具提效应用

实战:智慧园区项目实战及AI工具提效应用

APP自动化测试App Automated Testing

1.APPIUM框架APL

2.APP自动化测试框架应用(通用)及AI提效应用

3.APP自动化测试框架设计(0-1)及AI提效应用

4.OPENCODE+SKILLS编写自动化脚本

5.代码版本管理(GIT)

6.代码托管平台(GITEE、GITLAB、GITHUB)

7.自动化回归测试(定时执行)

实战:智慧园区项目实战

【AI性能测试】(8天)

性能测试介绍Introduction to Performance Testing

1.性能测试的概念

2.性能测试和功能测试对比

性能测试场景Performance Testing Scenarios

1.单业务场景及AI提效应用

2.混合业务场景及AI提效应用

3.峰值场景及AI提效应用

4.稳定性测试场景及AI提效应用

5.极限容错场景及AI提效应用

项目性能测试(jmeter)Project Performance Testing (JMeter)

1.项目介绍

2.性能测试如何做

3.单业务场景测试

4.混合业务场景测试

5.峰值场景测试

6.稳定性测试场景测试

7.极限容错场景测试

8.性能测试总结报告

实战：AI电商性能测试

项目性能测试(Locust)Project Performance Testing (Locust)

1.LOCUST介绍和安装及AI提效应用

2.LOCUST框架的基本使用及AI提效应用

3.LOCUST实现单业务性能测试及AI提效应用

4.LOCUST实现混合场景测试及AI提效应用

5.LOCUST实现分布式测试及AI提效应用

6.LOCUST性能测试(迁移PYTHON接口脚本)

7.OPENCODE+SKILLS编写性能脚本

实战:使用LOCUST编写项目各业务接口的脚本，运行并获取指标数据

1.项目环境介绍

2.搭建环境常用命令及AI提效应用

3.服务器性能监测

实战:部署(DOCKER)及AI提效应用

【AI鸿蒙测试】(7天)

鸿蒙NextHarmonyOS Next

1.鸿蒙介绍

2.鸿蒙测试环境搭建

3.鸿蒙功能测试

4.鸿蒙专项测试

5.鸿蒙自动化测试

6.OPENCODE+SKILLS编写自动化脚本

7.鸿蒙性能测试

实战:美冠商城

APP测试App Testing

1.APP前置基础

2.APP专项测试

3.APP性能测试

4.APP稳定性测试

5.CHARLES抓包辅助测试

实战:智慧园区APP项目实战

【模型测评与微调】

机器学习基础 Machine Learning Fundamentals

1.人工智能与机器学习概念

2.机器学习分类(监督/无监督/强化)

3.数据预处理与特征工程

4.数据集划分(训练集/验证集/测试集)

5.模型评估指标(准确率/精确率/召回率/F1)

实战:人才流失任务实战

深度学习入门 Introduction to Deep Learning

1.神经网络基础概念

2.神经元结构与工作原理

3.激活函数与损失函数

4.反向传播算法

5.过拟合与欠拟合

实战:电商场景手机价格分类任务

模型训练与评估 Model Training & Evaluation

1.使用PYTORCH构建神经网络

2.模型训练流程(FIT)

3.模型预测与评估(PREDICT)

4.分类报告与混淆矩阵

5.模型保存与加载

大模型与迁移学习 Large Language Models & Transfer Learning

1.预训练模型概念(BERT/GPT)

2.迁移学习原理

3.全量微调与PEFT微调

4.LORA微调方法详解

5.微调数据集准备

实战:基于TRANSFORMER情感分类LLaMA-Factory实战 Hands-On LLaMA-Factory

1.环境配置与GPU云服务器

2.模型选择(QWEN/DEEPSEEK)

3.数据格式与数据集构建

4.微调参数配置(LORA设置)

5.模型训练与导出部署

实战:基于LLAMA-FACTORY垂直领域对话机器人微调项目

大模型评测工具DeepEval LLM Evaluation Tool: DeepEval

1.大模型评估方法

2.DEEPEVAL环境安装

3.DEEPEVAL核心功能

实战:DEEPEVAL评测QWEN3问答系统应用实战

【AI测试基础与智能体】

AI 测试基础与智能体入门 AI Testing Fundamentals & AI Agent Basics

1.AI测试新思维

2.AI核心概念体系与测试视角

3.大模型幻觉识别与测试方法

4.提示词工程 —— 测试工程师的新脚本

5.智能体初体验与测试思维建立

综合实战项目：智能客服助手测试

智能体平台实战与简历评估助手测试 Hands-On AI Agent Platform & Resume Evaluator Assistant Testing

1.智能体平台入门

2.智能体核心功能深度掌握

3.简历评估助手项目实战

4.智能体多维度测试

5.测试执行与优化

实战：简历评估助手的完整测试

智能体安全与伦理测试 AI Agent Security & Ethics Testing

1.对抗性测试：让智能体会“防忽悠”

2.内容安全与伦理测试：守护输出的“红线”

3.健壮性测试：面对“胡言乱语”与“狂轰滥炸”

实战：对“简历评估助手”进行安全与伦理审计

智能体测试进阶与多平台扩展 Advanced AI Agent Testing & Multi-Platform Expansion

1.多平台对比与DIFY实战入门

2.知识库（RAG）专项测试实战

3.测试用例生成智能体搭建实战

4.低代码测试自动化初探

实战：完成“法律问答助手”的全流程测试

综合实战 Comprehensive Hands-On Practice

1.项目分析与方案设计

2.智能体搭建实战

3.测试你开发的智能体

4.项目复盘与优化

【机构简介】

谷澈信息科技 是一家以人工智能与数据科学为核心驱动力的人才科技公司。我们专注于高级职场白领人才的精准孵化与价值释放，通过构建“测评-培养-匹配”一体化的智能人才操作系统，重塑中高端人才的成长路径与配置效率。

核心使命

用科技重新定义人才价值。 我们致力于让每一位具备高潜质的职场白领，在最短周期内完成从“岗位胜任者”到“组织核心贡献者”的能力跃迁，同时帮助企业以更高效率识别、培养并留住关键人才。

我们的愿景

成为中国先进的职场人才科技平台，让人才的价值被精准看见，让组织的未来有数可依