资源介绍
ISTQB认证生成式AI测试工程师培训与考试备考课程 (中文字幕英文视频教程)
本课程全称为“ISTQB认证生成式AI测试工程师培训与考试备考课程”，是一套聚焦生成式AI技术在软件测试领域应用的专业认证备考体系，旨在帮助软件测试从业者、IT运维人员及相关技术学习者系统掌握生成式AI测试核心知识与实操技能，全面适配ISTQB认证考试要求，同时提升在实际工作中运用生成式AI优化测试流程、提升测试效率的综合能力。课程配套完善的学习资源，包含6大模块共68个视频学习资源，所有视频均配备中文SRT字幕，确保学习者能够清晰理解课程内容，降低学习门槛。
在数字化转型加速推进的当下，生成式AI技术正深刻重构软件测试行业的发展格局，传统测试方法在应对复杂系统、海量数据及快速迭代的开发需求时逐渐显现局限。ISTQB（国际软件测试资质委员会）推出的生成式AI测试认证，已成为衡量行业人才核心竞争力的重要标准。本课程精准对接行业发展趋势与认证考核要求，构建了“基础认知-核心技能-风险管控-架构搭建-落地实践”的完整知识体系，既覆盖认证考试的核心考点，又融入大量实操案例与动手练习，实现理论学习与实践应用的深度融合。
课程开篇以“引言”模块为切入点，通过1个核心视频，帮助学习者快速建立对课程体系、学习目标及认证考试方向的整体认知，明确学习路径与重点方向，为后续系统学习奠定基础。
第一模块“生成式AI软件测试导论”作为课程的基础核心部分，包含12个视频，全面解析生成式AI的核心基础与技术体系。学习者将系统掌握生成式AI的基础概念与关键特性，厘清人工智能技术谱系中符号主义AI、传统机器学习、深度学习与生成式AI的关联与差异；深入理解大语言模型（LLM）与小语言模型（SLM）的定义、核心组件与架构原理，重点攻克分词技术、嵌入技术及Transformer架构等核心技术要点；通过实操活动掌握分词处理与词元计数评估方法，深入理解上下文窗口的应用逻辑，并梳理大语言模型的发展演进脉络。此外，模块还专题讲解多模态大语言模型与视觉语言模型的核心知识，结合实操演示展现多模态模型在测试场景中的应用方式，帮助学习者建立生成式AI技术与软件测试场景的初步关联。
第二模块“高效软件测试的提示词工程”共20个视频，聚焦提示词工程这一生成式AI应用的核心技能，助力学习者掌握精准驱动AI完成测试任务的方法。模块首先阐述提示词工程的核心价值，详解提示词工程的六大核心组件，系统讲解各类高级提示词技术的应用场景与使用方法，并通过动手实践对比不同提示词技术的效果差异，明确适用边界。学习者将深入理解系统提示词与用户提示词的区别与协同逻辑，掌握将提示词工程应用于测试分析任务的实操技巧，包括结构化多模态提示词在验收标准分析中的应用、提示词链技术在验收标准优化中的实践等。模块重点融入3个核心代码实操练习，分别实现基于提示词技术的功能测试用例生成、基于少样本提示的Gherkin风格测试用例构建，以及通过提示词链完成测试用例优先级排序，全面提升实操能力。同时，模块还覆盖生成式AI在软件测试全生命周期的应用逻辑，专题讲解生成式AI在回归测试中的应用方法，包含基于少样本提示构建和管理关键字驱动测试的实操练习，并系统梳理提示词效果评估与优化的核心技术，帮助学习者建立“应用-评估-优化”的闭环思维。
第三模块“生成式AI软件测试的风险管理”包含12个视频，聚焦生成式AI技术在测试应用中的风险识别与管控，助力学习者构建安全、可靠的AI测试体系。模块重点解析生成式AI在测试场景中常见的三大核心风险：幻觉现象、推理错误与偏见问题，通过实操实验让学习者直观感受各类风险的表现形式，掌握风险识别方法；系统讲解针对上述风险的具体缓解技术与应对策略，提升风险管控能力。此外，模块还深入分析生成式AI的非确定性行为的管理方法，专题探讨数据隐私与安全风险的核心要点，通过实操练习掌握测试场景中数据隐私与安全风险的识别技巧，并构建完善的风险缓解策略；同时覆盖生成式AI的能源消耗与环境影响相关知识，解读AI领域的相关法规标准与最佳实践框架，帮助学习者建立合规、可持续的AI测试应用理念。
第四模块“LLM驱动的软件测试基础设施”共13个视频，聚焦生成式AI测试的底层架构搭建，帮助学习者掌握LLM驱动测试基础设施的核心原理与实践方法。模块首先解析LLM驱动测试基础设施的核心定义与组成部分，对各组件的功能定位与协同逻辑进行深度拆解；专题讲解检索增强生成（RAG）技术的核心原理，通过实操练习掌握RAG技术在软件测试任务中的应用方法；深入探讨LLM驱动智能体的核心概念，结合演示案例直观感受智能体在自动化重复测试任务中的应用效果。模块还系统梳理微调技术与LLMOps的核心知识，阐述二者在测试领域的重要价值，通过演示案例了解LLM/SLM微调的实操流程；详解LLMOps的定义、核心策略选择，以及在内部LLM测试工具开发中的应用逻辑，厘清RAG、微调技术与LLMOps的融合关系，并明确LLMOps的核心职责范围，帮助学习者具备搭建高效、稳定的AI测试基础设施的核心能力。
第五模块“测试组织中的生成式AI部署与集成”包含7个视频，聚焦生成式AI技术在测试组织中的落地实践，助力学习者掌握从战略规划到实际集成的全流程方法。模块首先讲解生成式AI路线图的构建逻辑，解析生成式AI测试战略的核心要素，帮助学习者建立宏观战略思维；深入分析生成式AI应用成本的核心影响因素，掌握成本核算的关键方法；系统梳理生成式AI的 adoption路线图与在软件测试中的分阶段 adoption phases，明确不同阶段的核心目标、任务与实施重点。模块最后详解生成式AI与测试组织的集成逻辑与实施步骤，通过总结梳理实现知识体系的融会贯通，为学习者在实际组织中推动生成式AI测试落地提供全面指导。
本课程具有三大核心优势：一是体系化程度高，严格遵循ISTQB认证考核要求，构建了覆盖“基础-技能-风险-架构-落地”的完整知识体系，确保知识点无遗漏；二是实操性强，包含大量动手实验、代码实操与演示案例，将理论知识与实际应用深度结合，帮助学习者快速转化为实操能力；三是资源配置完善，68个视频资源均配备中文字幕，适配中文学习者的认知习惯，降低学习难度。无论是希望通过ISTQB认证提升职业资质的测试从业者，还是希望掌握生成式AI测试技术、提升职场竞争力的IT相关人员，本课程都将成为高效的学习选择，助力学习者在生成式AI测试领域实现快速突破。