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AI时代,测试工程师应该掌握的30个AI术语
深度学习（Deep Learning）：使用多层神经网络分析大数据的一种AI形式，能够自动提取数据中的高级特征。生成式AI（Generative AI）：一种可以创建新内容，如文本、图像或音乐的AI模型，如生成对抗网络（GANs）。
学习特征工程、sklearn等机器学习框架，为AI测试打下基础。T4：测试专用AI技术 掌握差分测试、模糊测试等AI增强测试技术。T5：全栈测试开发 精通CI/CD集成、监控系统搭建等全栈测试开发技能。
数据分析师、AI项目经理。横向拓展方向包括AI产品经理、数据科学家等。AI架构工程师：初级职位可以是AI开发工程师、系统设计师，高级发展可以是首席AI架构师、AI技术总监。横向拓展方向包括算法研究员、技术专家等。
首先，AI技术将帮助芯片工程师从繁琐的重复工作中解放出来，使他们能够腾出更多的时间和精力来专注于更复杂和更具创造性的设计方面。例如，在芯片布局过程中，AI可以自动生成初始布局，而工程师则可以对布局进行优化和调整，以确保满足特定的设计要求和性能指标。
认知筑基（30天）目标：理解大模型的基本概念、应用场景及局限性。必做任务：精读《人工智能：现代方法》第1-3章，掌握AI的发展脉络。体验GPT-Claude 3等主流大模型，撰写《AI工具测评报告》。避坑指南：拒绝“技术崇拜”，明确大模型的擅长领域与短板。
人工智能包括哪些板块
1、语音识别与合成：语音输入转换成文本、语音唤醒、语音命令识别、语音合成（TTS）等技术。智能机器人：机器人、服务机器人、社交机器人、无人机、自动驾驶汽车等。数据挖掘与分析：大数据分析、智能推荐系统、用户行为分析、预测分析等。
2、人工智能涉及的股票板块主要包括AI芯片、语音识别、计算机视觉、安防AI、算力基础设施、服务器、人机协同、数字创意、自然语言处理、AI多模态、智能投顾、AI办公、AI安全等板块。 AI芯片板块：代表企业：寒武纪、海光信息等。这些企业专注于AI芯片的研发和生产，为人工智能应用提供强大的算力支持。
3、人工智能包括的板块或行业主要有以下几个：核心技术领域：这包括AI芯片、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术等。这些技术是人工智能发展的基础，为各种应用提供了强大的支持。智能终端领域：涉及VR/AR、智能家居、智能穿戴等设备。这些设备利用人工智能技术，为用户提供了更加便捷和智能的生活体验。
4、人工智能属于科技板块。以下是关于人工智能属于科技板块的详细解释：技术归属：人工智能是计算机科学的一个分支，涉及多种技术和应用，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术都是科技领域的重要组成部分。应用领域：人工智能的应用领域广泛，包括智能制造、智能家居、智慧金融、医疗、教育等。
当今计算机主流技术
当今计算机主流技术涵盖软件工程、人工智能与机器学习、网络与安全、数据科学与大数据、计算机图形学等前沿领域，并在硬件、算法、系统架构及行业应用方面形成显著发展方向。专业分支领域的主流技术软件工程：以需求分析、系统设计为核心，编程开发环节广泛使用Java、Python、C++等语言，结合敏捷开发模式提升效率。
系统技术、器件技术、部件技术、组装技术。电脑的系统技术包括电脑结构技术，管理技术和维护与应用技术。结构技术可让电脑有一个良好的效率和性价比。电子器件，微程序设计和固体工程技术，虚拟存储器和程序语言等技术的发展，对电脑结构都有着影响。电脑的管理自动化有操作系统实现。
技术描述：使用先进可穿戴设备的远程医疗保健，将使患者能够获得远程医疗援助和医生诊断，极大地改变医疗体系的常规模式。应用潜力：这项技术能够打破地域限制，提高医疗服务的可及性和效率，特别是在偏远地区或医疗资源紧张的情况下。
当今计算机领域最新的技术主要包括以下几点：量子计算机：核心特点：利用量子位进行运算，能以指数级速度处理复杂问题。应用前景：将推动人工智能、药物研发、金融预测等领域实现重大突破。机器人技术：发展趋势：从服务机器人到工业机器人，再到自主移动机器人，应用领域不断扩大。
人工智能：人工智能一直是计算机科学家追求的目标。从1950年阿兰·图灵提出的图灵测试开始，人工智能已经取得了一定的进展。在未来网络发展中，人工智能将使机器更加智能化，与语义网有相似之处。 虚拟世界：第二生命（Second Life）等虚拟世界吸引了众多主流媒体的关注。
人工智能发展的十大领域有哪些?
1、人工智能在不同领域都有广泛的应用，以下是人工智能发展的十大领域：机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中学习模式和规律，让计算机能够进行自主决策和智能分析。自然语言处理：自然语言处理是让计算机理解和处理人类自然语言的技术，包括语音识别、语义分析、机器翻译等。
2、农业领域：人工智能在农业领域的应用包括作物监测、精准施肥、智能灌溉等。AI可以帮助农民提高农作物的产量和质量，减少农药的使用，保护环境。例如，无人机和传感器技术可以实时监测作物的生长情况，为农民提供精准的管理建议。制造业：人工智能在制造业中的应用包括智能机器人、自动化生产线、质量控制等。
3、人工智能的十大应用领域：农业 人工智能技术在农业领域的应用广泛，包括无人机进行农药喷洒、除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获以及枝辩销售。人工智能设备的应用显著提高了农业和畜牧业的产量，同时大幅降低了人工和时间成本。
机器学习模型比较
1、机器学习模型可从模型结构、训练效率、应用场景及典型模型对比等维度进行区分，核心差异体现在深度学习、传统机器学习与自然语言处理模型三大类中。
2、机器学习：对数据量的需求相对较小，部分算法可以在小数据集上表现得相当好。机器学习算法通常通过特征选择和特征提取等方法，从有限的数据中提取有用的信息。深度学习：需要大量的数据才能达到优异效果，尤其是在图像、声音等复杂数据上。
3、BentoML是一个Python框架，用于将机器学习模型包装到可部署服务中。它提供了与流行的ML框架的深度集成，并支持多种运行时部署。
4、机器学习中几个常见模型的优缺点 朴素贝叶斯：优点：对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。缺点：对输入数据的表达形式很敏感（连续数据的处理方式）。决策树：优点：计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征。
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