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商品簡介
商品簡介
本書共8章，第1章概述AI(Artificial Intelligence，人工智能)系統，介紹機器學習的模型和分類，以及AI系統對測試工程師“提出”的新問題等；第2章介紹數據的處理過程，以及數據的分組方法，詳細介紹依託測試數據的測試評價方法；第3章講解模型中超參數相關的概念，以及關於模型性能的評估指標，並介紹了較為主流的模型的基準測試；第4章重點介紹AI系統的測試用例設計方法，以及傳統軟件測試方法在AI系統測試中的應用，同時也介紹ChatGPT類應用中SSE(Server-Sent Events)協議的接口測試和LangSmith在測試過程中的使用方法；第5章介紹AI道德的驗證，這也是大模型湧現後絕大多數大模型專家所關注的內容，該章重點介紹大模型的“道德”內容及驗證方法；第6章介紹提示詞工程和軟件測試，我們既要能夠測試大模型的應用，也要能夠充分利用大模型完成測試工作，該章重點介紹通過提示詞工程利用大模型完成測試工作的方法；第7章介紹智能化測試，通過學習開源的智能化測試工具及實踐，讀者可親身體驗智能化測試的好處；第8章介紹了從AI算法的智能化測試到大模型的智能化測試的轉變的知識。本書內容通俗易懂、實例豐富，適合大模型開發者、軟件測試人員，以及大模型愛好者閱讀和學習。
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