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展开简介
收益目标:1.有当堂真实自动化运行演示,所有真实实现的自动化技术均来自讲师的实际工作成果 2.分享建立私有大模型及RAG的实战经验,讲解LLM运用RAG自动生成测试案例及分析结果的分层实现技术 3.讲师实际编写过多个自动化测试工具,会分享多种自动化工具的定位和集成效能,所以不依赖特定自动化工具,学员将会系统化学习从自动化的框架层、到工具层、到用例封装的技术实现 4.因为本课程并非编程课,所以对学员并不要求编程基础。但学员最好有基本的技术意识。例如,上学期间学过基础类的软件知识。以便可以理解技术设计思想
适应人群:1、技术团队成员 2、软件开发团队成员 3、对AI技术感兴趣的技术爱好者 4、寻求技术转型或提升的专业人士
关键词:互联网,自动化测试,性能测试,安全测试,压力测试,回归测试,大模型,RAG
收益目标:提升专业能力 :学员将全面掌握 Deepseek 产品的知识体系,包括背景、技术原理、应用趋势和实操方法,提升在 AI 领域的专业素养和竞争力。 增强职场竞争力 :通过学习本课程,学员能够为企业提供关于 Deepseek 产品的专业建议和解决方案,成为企业数字化转型中的关键人才,增强在职场上的竞争力。 助力企业发展 :学员可以将所学知识应用于企业实际业务中,帮助企业更好地利用 Deepseek 产品提升业务效率、优化产品服务、拓展市场份额,为企业的创新发展提供有力支持。 拓展行业视野 :课程中对 Deepseek 应用趋势的展望以及与其他技术融合趋势的分析,将帮助学员拓展行业视野,了解 AI 技术在不同领域的前沿应用和发展方向,为学员的职业发展提供更多机遇。
适应人群:暂无
关键词:互联网,人工智能,转型,创新,数字化转型,AIGC
收益目标:暂无
关键词:互联网,产品设计,商业模式,用户体验,人工智能,创新
收益目标:通过本课程的学习,使用AI大模型的技术栈带领学员具体操作,让学员掌握AI大模型应用的非功能评估技术。
适应人群:此课程适合于IT项目经理、AI应用开发工程师、AI应用架构工程师、AI应用性能分析工程师、AI应用性能测试工程师、AI应用运维人员
关键词:互联网,性能测试,压力测试,大模型,RAG
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