课程
目标
帮助学员掌握大模型（LLM）的应用技巧和拥有AI的思维模式，能够适应AIGC时代所带来的挑战；
能够使用LLM来驱动整个研发生命周期的测试工作，从测试计划、测试分析、测试策略制定到测试设计、测试脚本开发、测试结果分析等各项关键性工作；
能够使用LLM进行需求/设计评审、代码评审、单元测试、系统测试、验收测试等，也不局限于功能测试，包括性能测试和安全性测试；
掌握Transformer、预训练、fine-tuning以及RAG、LangChain等相关的知识和应用技巧。
课程
特点
案例丰富：通过具体的案例来讨论、学习相关主题，深入浅出讲解LLM在测试中的应用案例，使学员容易理解和掌握所学内容，能理论联系实际；
授之以渔：不仅使学员知其然，而且知其所以然，加强与学员互动、实操，拥有实际的能力，从而在工作中立竿见影、学以致用；
前沿技术：教学材料随时更新，与时俱进，跟上LLM的发展。
课程
对象
测试工程师、测试管理人员、开发管理人员

DEEP TRAINING CAMP

深度训练营

大模型驱动全程测试的实践之路

全景课程大纲

COMPREHENSIVE COURSE OUTLINE

大模型及其在软件测试的基本应用
课程大纲：
以ChatGPT为例，帮助学员掌握大模型相关的知识、技术，夯实大模型应用基础，为第二天深度实践做准备。
注：下面实践、练习或案例都会引用软件测试的实例

1)从NLP 技术演进史说起
2)谁与GPT争锋：大语言模型的诞生和进化
3)InstructGPT到ChatGPT的诞生
4)让ChatGPT惊艳一会，感受其魅力
5)深入ChatGPT核心技术：Transformer、预训练模型、Prompt学习、指令微调、思维链等
6)练习：开源大模型fine- tuning实践
7)如何构建自己的测试大模型
8)未来人机交与智能是常态：Zero-shot、few-shot 等Prompt技术
9)Prompt原则与策略
10)FlowGPT介绍与使用
11)OpenAI cookbook解析
12)Prompt应用技巧、最佳实践与练习
13)NL2SQL 及其练习
14)完整的软件测试计划、测试用例生成展示
15)实操练习：测试计划、测试用例生成
16)练习点评和小结
17)总结：LLM在软件测试应用现状全景图


版权所有️©2024
5月15日
软件测试深度应用LLM
课程大纲：
测试人员主要工作集中在测试分析、测试设计，或者说集中在功能测试、接口测试、性能测试和安全性测试，本模块侧重在这些方面深度应用LLM技术，讲解过程中伴随练习与实践。

1）让LLM熟悉我们的业务：向量数据库和RAG技术
2）LLM扮演不同角色：AI智能体
3）LangChain技术框架
4）用RAG+LangChain实现ChatPDF
5）构建“测试专家”智能体：TestCopilot
6）LLM智能体助力需求/设计评审
7）ChatGPT参与代码评审
8）借助IDE 插件生成和评审代码
9）IDE 插件和智能体做UT的比较
10）借助智能体完成深度的测试分析
11）智能体完善测试用例的设计
12）智能体帮助我们进行自动化测试的脚本开发
13）借助LLM完成接口测试
14）智能体助力移动端探索测试
15）智能体助力性能测试设计与结果分析、诊断建议
16）智能体助力网站页面的漏洞分析
17）多模态大模型在测试智能化中的应用
18）LLM在测试应用的前景与展望
19）总结，Q&A

版权所有️©2024
5月16日
步绍鹏
微软中国高级研发经理
微软中国高级研发经理，就职于微软移动体验产品部，负责搭建Phone Link 项目工程系统，保证产品质量。具有多年软件质量优化和保障经验；并负责带领团队，推动微软开源云测试平台Hydra Lab的构建和完善；在分布式测试系统、智能测试、对话式质量保证系统方面获得多项专利；所构建的Hydra Lab系统在全球多个研发中心部署，服务于微软内部多个核心产品线；2023年初开始，结合所带领团队的产品场景，推动Azure OpenAI智能能力的产品赋能；对软件测试、质量保障场景下的提示词优化、LLM落地有深入理解和研究；所著书籍《现代软件工程最佳实践》即将出版。
朱少民
“软件工程3.0”定义者
  CCF质量工程SIG主席
同济大学特聘教授、CCF质量工程SIG主席、软件绿色联盟标准评测组组长，近三十年来一直从事软件测试、质量管理等工作，先后获得多项省、部级科技进步奖，已出版了二十多部著作和4本译作，代表作主要有《软件测试方法和技术》、《全程软件测试》、《敏捷测试》等，并经常在国内外学术会议或技术大会上发表演讲，曾任思科（中国）软件有限公司QA高级总监、IEEE ICST2019工业论坛主席、IEEE ICST、QRS、DAS等国际学术会议的程序委员、《软件学报》审稿人等。


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