智能测试
收录了 智能测试 频道下的 50 篇内容
度小满前端智能测试服务平台落地实践
在 ArchSummit 北京 2019 大会上，肖汉讲师做了《度小满前端智能测试服务平台落地实践》主题演讲。
使用人工智能测试软件
随着计算机视觉算法和现代人工智能（AI）技术应用的发展，编写可视化测试已经成为现实。由于在测试中加入AI，自动测试也变为可能。我们可以将无聊、重复的工作交给AI，这样测试人员就可以用更多时间做其他测试方面的思考。
打造更聪明的猴子：开源云测框架 Hydra Lab 的智能化测试实战
在软件测试领域，“猴子测试”一直是一种广受欢迎的方法，但其也存在着动作随机的局限性。如果引入大模型，创造一只更聪明的猴子，它可以真正理解应用并像人类一样与之互动，将会怎样？
图灵测试仍然是 AI 领域的黄金标准吗？
图灵测试是否不再权威？
智能测试时代来临！人工智能如何颠覆测试开发传统模式？
在数字化时代，软件测试不再仅仅是繁琐的手动过程，智能测试与智能化测试技术正在成为测试领域的创新引擎，为质量保障和软件开发提供前所未有的机会。为了帮助大家系统地掌握人工智能在测试开发领域中的应用，我们特别推出了人工智能在测试开发中的应用公开课
智能测试时代来临！人工智能如何颠覆测试开发传统模式？
在数字化时代，软件测试不再仅仅是繁琐的手动过程，智能测试与智能化测试技术正在成为测试领域的创新引擎，为质量保障和软件开发提供前所未有的机会。
智能测试时代来临！人工智能如何颠覆测试开发传统模式？
在数字化时代，软件测试不再仅仅是繁琐的手动过程，智能测试与智能化测试技术正在成为测试领域的创新引擎，为质量保障和软件开发提供前所未有的机会。
软件测试 / 人工智能丨人工智能测试开发训练营期待你的加入
随着人工智能在各行各业的广泛应用，学习并掌握AI技术在软件测试中的应用变得至关重要。不仅能使你跟上行业的发展趋势，还能提升你的竞争力。而且，市场对具备AI测试技能的测试工程师的需求正日益增长，这使得掌握这些技能能够帮助你获得更好的职业机会和升职
智能测试平台构建：AI 助力测试流程优化
人工智能时代，职场人正面临着无限的可能性与挑战。无论你是在金融、医疗、零售还是教育领域，人工智能都为你提供了前所未有的机会。它不仅能够帮助你提升工作效率，优化决策，还能够创造全新的职业机会和发展路径。从智能助手到智能分析，从智能客服到智能创
智能合约测试的技巧与实践
测试是智能合约开发与交付过程中至关重要的一环。其能有效检验实际结果是否符合设计预期，有助识别错误、查缺补漏。同时，高质量、可复用的测试，还有助于提升整体开发效率。
人工智能测试演进：测试覆盖度分析技术的巅峰
在软件开发的道路上，测试覆盖度分析一直是保障软件质量的不可或缺的环节。如今，随着人工智能技术的发展，测试覆盖度分析正经历着一场智能化的革命。本文将深入探讨人工智能如何助力测试覆盖度分析，推动测试领域迈入新的境界。
揭秘百度智能测试在测试自动执行领域实践
本章节重点介绍测试执行环节的智能化实践。测试执行是指将测试生成的用例集、数据集利用手动和自动化的方式对这些集合运行，测试执行本质上不能提升揭错水平，但如何高效稳定的执行完测试集合也是影响测试效果的关键。
软件测试 / 测试开发丨掌握未来，引领人工智能测试新潮流！
在数字化革命的浪潮中，人工智能软件成为企业创新和成功的关键推动力。为了在这个竞争激烈的市场中脱颖而出，精湛的人工智能软件测试技能变得至关重要。
百度智能小程序自动化测试技术实践和应用 | GMTC
随着小程序的兴起，如何去开展小程序的自动化测试便成为了一个值得思考的问题。上运行起智能小程序。那么，如何去发展小程序自动化测试技术，来保障整个开源开放的小程序生态的质量？通过自动化测试技术手段提高兼容性测试、功能回归等的效率，便成为了我们重点考虑的问题。
人工智能测试开发训练营，快速掌握 AI 测试，更好职业机会晋升空间
随着人工智能在各行各业的广泛应用，学习并掌握AI技术在软件测试中的应用变得至关重要。不仅能使你跟上行业的发展趋势，还能提升你的竞争力。而且，市场对具备AI测试技能的测试工程师的需求正日益增长，这使得掌握这些技能能够帮助你获得更好的职业机会和升职
揭秘百度智能测试在测试定位领域实践
前几篇，分别介绍了测试活动测试输入、测试执行、测试分析、测试定位和测试评估五个步骤中测试输入、执行、分析、评估的智能化研究和实践，本章节重点介绍测试定位环节的智能化实践。
揭秘百度智能测试在测试自动生成领域的探索
通过将测试活动分为测试输入、测试执行、测试分析、测试定位和测试评估五个步骤，来推进百度智能测试点线面体的规模化、一体化落地。本章节重点揭秘在测试输入环节非常重要的领域测试自动生成。测试自动生成，通过将数
人工智能测试新篇章：有限状态机与知识图谱的融合
在软件测试领域，智能技术的崭新应用正在为测试用例的自动推导与生成带来全新的前景。本文将深入探讨基于有限状态机与知识图谱的结合，如何实现测试用例的智能自动生成，为软件测试注入更多的智慧。
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