AI短期学习计划（持续完善更新）
以下是为你定制的 **3个月AI测试技术短期学习计划**（每天2-3小时），结合当前行业趋势与通用技术需求，帮助你快速掌握核心技能并适应多行业场景：
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**学习目标**
1. **掌握AI测试核心概念**：模型评估、数据质量分析、自动化测试生成、自愈测试等。
2. **熟练使用主流AI测试工具**：如Katalon、Testim、Postman等。
3. **完成实战项目**：覆盖跨行业通用场景（如金融、电商、医疗等）。
**学习计划表**
阶段1：基础夯实（第1-2周）
| 日期范围 | 每日任务 | 学习内容 | 资源推荐 |
| 第1周 | Python编程与数据处理 | 1. Python基础语法<br>2. NumPy/Pandas数据处理 | 《Python编程从入门到实践》<br>Kaggle数据集 |
| 第2周 | 机器学习入门 | 1. 监督学习模型（线性回归/决策树）<br>2. 模型评估指标（AUC/F1-score） | 吴恩达《机器学习》课程<br>Scikit-learn文档 |
阶段2：AI测试理论与工具（第3-4周）
| 日期范围 | 每日任务 | 学习内容 | 资源推荐 |
| 第3周 | AI测试核心概念 | 1. 模型鲁棒性/数据漂移<br>2. 测试左移/右移策略 | 《机器学习实战》<br>World Quality Report |
| 第4周 | AI测试工具实践 | 1. Katalon/Postman工具<br>2. 数据质量验证（Great Expectations） | 工具官方文档<br>Hugging Face开源项目 |
阶段3：项目实战（第5-8周）
| 日期范围 | 每日任务 | 学习内容 | 资源推荐 |
| 第5-6周 | 跨行业项目实战 | 1. 电商推荐系统测试<br>2. 金融风控模型测试 | Kaggle竞赛项目<br>TensorFlow模型库 |
| 第7-8周 | 自动化与自愈测试 | 1. Testim自愈脚本<br>2. Selenium/Appium用例生成 | Testim教程<br>Appium文档 |
阶段4：进阶与求职（第9-12周）
| 日期范围 | 每日任务 | 学习内容 | 资源推荐 |
| 第9-10周 | 大语言模型（LLM）测试 | 1. Prompt验证<br>2. RAG测试方法 | Hugging Face Transformers库<br>OpenAI文档 |
| 第11-12周 | 简历与面试准备 | 1. 简历优化<br>2. 模拟面试题 | LeetCode AI题库<br>Glassdoor面经 |
**推荐通用技术清单**
1. **AI测试方法论**
- 模型性能评估（AUC、F1-score）
- 数据质量分析（异常检测、分布验证）
2. **工具链**
- **自动化测试**：Katalon、Testim
- **API测试**：Postman、Rest Assured
- **可视化测试**：Applitools
3. **行业通用场景**
- 金融：风控模型测试、数据合规性验证
- 电商：推荐系统测试、负载性能优化
- 医疗：影像识别鲁棒性测试、数据隐私保护
**学习建议**
1. **时间管理**：每天固定时段学习（如19:00-21:30），周末复盘项目进展。
2. **社区交流**：加入AI测试社群（如GitHub、Stack Overflow），参与开源项目贡献。
3. **持续更新**：关注行业动态（如MTSC大会、AI创新实验室报告）。
通过此计划，你可在3个月内掌握跨行业通用的AI测试技能，并具备转型AI测试工程师的核心竞争力。建议结合个人兴趣选择垂直领域（如金融或医疗）深化学习，以提升就业优势。