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AI自動化測試(技術原理平台搭建與工程實踐)

  • 作者：騰訊TuringLab團隊|責編:董惠芝
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111654919
  • 出版日期：2020/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：219
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一部講解如何將AI技術創造性地應用到自動化測試領域的前沿性著作。由騰訊互動娛樂事業群TuringLab實驗室撰寫，從技術原理、平台構建、工程實踐3個維度全面講解AI技術在中的應用，融合了團隊先進的理論研究成果和豐富的工程實踐經驗。
    全書一共14章，分為三個部分：
    第一部分技術原理（第1?5章）
    首先，從宏觀角度介紹了自動化測試和AI技術的發展，以及二者的相互結合；然後，講解了圖像識別演算法、強化學習、模仿學習等用於自動化測試的AI技術的原理；最後，介紹了Android設備的調試原理和技術。
    第二部分平台搭建（第6?11章）
    以TuringLab實驗室開源的Game AI SDK為例，不僅講解了AI自動化測試平台的架構設計、開發流程、環境搭建和二次開發等內容，而且還講解了AI SDK Tool工具的使用，以及如何以圖像類方式和數據類方式接入Game AI SDK。
    第三部分工程實踐（第12?14章）
    主要講了TuringLab團隊在遊戲AI自動化測試領域的最佳實踐，包括手機遊戲兼容性測試、自動化Bug檢測、自動機器學習等內容。
    提供大量簡潔的代碼實例，助你零基礎實現AI自動化測試。
作者介紹
騰訊TuringLab團隊|責編:董惠芝
    騰訊TuringLab團隊，由美國歸國技術專家領頭組建，成員包括多點陣圖像識別處理和機器學習領域的博士，以及多位專註于工程技術的專家。目前，實驗室開發的AI SDK自動化測試平台已經成功接入騰訊公司的幾十款在正式運營的商業遊戲，並同時服務於WEST產品、即通手Q產品，以及各遊戲工作室的多個產品。
目錄
前言
作者簡介
第一部分  原理篇
  第1章  AI與自動化測試
    1.1  自動化測試的發展與現狀
    1.2  AI的發展與應用
    1.3  AI與自動化測試相結合
    1.4  本章小結
  第2章  圖像識別演算法
    2.1  圖像識別
    2.2  傳統的圖像識別演算法
      2.2.1  模板匹配演算法
      2.2.2  特徵點匹配演算法
      2.2.3  梯度特徵匹配演算法
    2.3  基於深度學習的圖像識別演算法
      2.3.1  卷積神經網路
      2.3.2  卷積神經網路模型
    2.4  圖像識別方法在遊戲測試中的應用
      2.4.1  特徵點匹配在場景覆蓋性測試上的應用
      2.4.2  遊戲場景圖像的物體識別
    2.5  本章小結
  第3章  強化學習
    3.1  基本理論
    3.2  基於值函數的強化學習
      3.2.1  值函數
      3.2.2  DQN
    3.3  基於策略梯度的強化學習
      3.3.1  策略梯度
      3.3.2  Actor-Critic
      3.3.3  DDPG
      3.3.4  A3C
    3.4  強化學習在自動化測試中的應用
    3.5  本章小結
  第4章  模仿學習
    4.1  什麼是模仿學習
    4.2  模仿學習研究現狀
      4.2.1  行為克隆
      4.2.2  逆強化學習
    4.3  模仿學習在自動化測試中的運用
  ……
第二部分  平台篇
第三部分  最佳實戰篇

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