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基于人工智能(LLM/Deepseek)软件测试技术高级研修班
一、课程介绍
本次研修班为 《基于人工智能（LLM/Deepseek）软件测试技术高级研修班》。
本课程聚焦于利用人工智能（AI）技术来提升软件测试的智能化水平。课程从智能技术基础入手，逐步引导学员了解AI和机器学习在软件测试中的具体应用，包括需求分析、测试设计、测试执行与结果分析。通过理论与实际案例相结合，学员将学习如何利用大型语言模型（LLM, Deepseek 或 GPT5）、自然语言处理（NLP）以及其他智能化工具对测试需求进行分析，优化测试用例设计，提升自动化与智能化测试的覆盖率和执行效率。
课程涵盖了AI在测试需求分析、测试设计、测试执行环境构建中的典型应用路径，以及实际操作案例，帮助学员全面理解如何利用AI技术来优化单元测试、系统测试、性能测试和可靠性测试。此外，课程通过习题和讨论环节，激发学员对智能化测试未来发展的深入思考，最终提升他们在现代软件测试工程中的竞争力和实践能力。
学习目标
1. 掌握AI和机器学习在软件测试中的基本概念及其应用，理解如何利用智能技术提升测试效率和质量。
2. 能够应用大型语言模型（LLM, Deepseek 或 GPT5）和自然语言处理（NLP）技术对测试需求进行分析，并生成高质量的测试用例。
3. 学习如何使用AI工具优化测试设计、执行环境的搭建及测试覆盖率，提升测试自动化和智能化水平。
4. 通过实际案例和项目实践，具备运用AI技术进行单元测试、系统测试、性能测试和可靠性测试的能力。
二、相关事宜
🏢 主办单位：北京中际赛威文化发展有限公司
⏱ 研修时间：两天授课（每年定期举办，可定制内训，具体时间请咨询课程顾问）
💰 培训费用：3980元/人
📞 课程顾问：刘老师 手机 13269857695 座机 010-64113137*1061
参加对象
软件测试工程师、测试管理人员、软件研发负责人、质量保证人员等。
三、授课内容（六部分 · 12学时）
📘 第一部分 智能技术基础（1.5学时）
AI/ML概述 · NLP入门 · 提示工程
1.1 AI和机器学习概述：AI 与 ML 的基本概念和原理；AI 在提升软件测试效率和质量方面的意义。
1.2 机器学习和自然语言处理（NLP）入门：监督学习、无监督学习的基本原理；NLP 技术在软件测试中的潜在应用能力。
1.3 提示工程介绍：提示工程的基本概念及重要性；提示的设计技巧；提示工程对软件智能化测试的启发。
📘 第二部分 软件测试基础（1学时）
测试概念 · 测试系统框架 · 自动化与智能化
2.1 软件测试的基本概念：测试的目标分析；测试类型与测试级别；测试技术与工具。
2.2 软件测试系统的框架：验证与确认；验证系统与测试系统；测试系统框架的应用。
2.3 软件测试的自动化与智能化：何时引入测试自动化；引入智能化测试的基本条件；自动化测试与智能化测试的融合。
📘 第三部分 AI 在测试需求分析中的应用（3学时）
测试需求分析 · LLM辅助 · 用例智能生成
3.1 软件测试需求分析的一般过程：测试依据的分析与特征提取；测试项的分析；测试用例的设计。
3.2 AI 辅助测试需求分析的基本路径：利用LLM进行软件测试依据的分析（以软件需求规格说明为例）；基于提示工程的测试项分析；基于需求的测试用例智能生成。
3.3 一个案例的实操。
📘 第四部分 AI 在测试设计中的应用（3学时）
测试设计 · 覆盖率优化 · 执行环境构建
4.1 软件测试设计的一般过程：测试用例与测试脚本的设计；测试执行环境的设计；测试的充分性原则。
4.2 AI辅助的测试设计：利用LLM设计测试用例；通过 AI 分析系统结构和代码路径，智能推荐覆盖不足的代码路径；动态调整测试用例集以优化测试覆盖率；智能化的 GUI 测试设计。
4.3 AI辅助的测试执行环境构建：智能化的插装代码设计；基于LLM的测试环境框架搭建。
4.4 一个案例的实操。
📘 第五部分 AI 在软件测试工程的应用案例（2学时）
单元测试 · 系统测试 · 性能与可靠性测试
5.1 基于AI的单元测试案例：利用 AI进行静态测试；利用AI与自动化测试工具的融合进行单元测试。
5.2 基于AI的系统测试案例：利用AI进行系统测试的设计；利用AI进行回归测试。
5.3 基于AI的性能与可靠性测试案例：利用AI进行性能分析与测试；利用AI进行复杂场景的可靠性测试。
📘 第六部分 总结与讨论（1.5学时）
课程总结 · 深入思考
6.1 通过一个习题进行课程总结。
6.2 几个值得深入思考问题的讨论。
四、主讲专家
长期从事软件测试、软件验证等方向的研究与工作，参与过多个大型航空、航天、电子型号项目的测试任务，具有丰富的软件测试经验。曾为多个科研院所及多个大型企业做过软件测试的技术培训，具有丰富的教学经验，其课程设计针对性、实用性强，教学风格生动活泼并注重理论联系实际。
📅 开课回顾：上期已于 2026年8月21-22日 · 北京成功举办，两天授课。后续每年定期举办，可定制内训，具体时间可联系课程顾问。
