AI自動(dòng)化測(cè)試:技術(shù)原理、平臺(tái)搭建與工程實(shí)踐
定 價(jià):89 元
- 作者:騰訊TuringLab團(tuán)隊(duì)
- 出版時(shí)間:2020/6/1
- ISBN:9787111654919
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP311.561
- 頁(yè)碼:0
- 紙張:
- 版次:
- 開(kāi)本:16開(kāi)
內(nèi)容簡(jiǎn)介
這是一部講解如何將AI技術(shù)創(chuàng)造性地應(yīng)用到自動(dòng)化測(cè)試領(lǐng)域的前沿性著作。由騰訊互動(dòng)娛樂(lè)事業(yè)群TuringLab實(shí)驗(yàn)室撰寫,從技術(shù)原理、平臺(tái)構(gòu)建、工程實(shí)踐3個(gè)維度全面講解AI技術(shù)在中的應(yīng)用,融合了團(tuán)隊(duì)先進(jìn)的理論研究成果和豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
全書一共14章,分為三個(gè)部分:
第壹部分 技術(shù)原理(第1-5章)
首先,從宏觀角度介紹了自動(dòng)化測(cè)試和AI技術(shù)的發(fā)展,以及二者的相互結(jié)合;然后,講解了圖像識(shí)別算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)等用于自動(dòng)化測(cè)試的AI技術(shù)的原理;*后,介紹了Android設(shè)備的調(diào)試原理和技術(shù)。
第二部分 平臺(tái)搭建(第6-11章)
以TuringLab實(shí)驗(yàn)室開(kāi)源的Game AI SDK為例,不僅講解了AI自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)流程、環(huán)境搭建和二次開(kāi)發(fā)等內(nèi)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(shù)據(jù)類方式接入Game AI SDK。
第三部分 工程實(shí)踐(第12-14章)
主要講了TuringLab團(tuán)隊(duì)在游戲AI自動(dòng)化測(cè)試領(lǐng)域的*佳實(shí)踐,包括手機(jī)游戲兼容性測(cè)試、自動(dòng)化Bug檢測(cè)、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等內(nèi)容。
提供大量簡(jiǎn)潔的代碼實(shí)例,助你零基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)AI自動(dòng)化測(cè)試。
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前言
作者簡(jiǎn)介
第一部分 原理篇
第1章 AI與自動(dòng)化測(cè)試2
1.1 自動(dòng)化測(cè)試的發(fā)展與現(xiàn)狀2
1.2 AI的發(fā)展與應(yīng)用4
1.3 AI與自動(dòng)化測(cè)試相結(jié)合6
1.4 本章小結(jié)6
第2章 圖像識(shí)別算法7
2.1 圖像識(shí)別7
2.2 傳統(tǒng)的圖像識(shí)別算法9
2.2.1 模板匹配算法9
2.2.2 特征點(diǎn)匹配算法11
2.2.3 梯度特征匹配算法13
2.3 基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法15
2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15
2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型16
2.4 圖像識(shí)別方法在游戲測(cè)試中的應(yīng)用22
2.4.1 特征點(diǎn)匹配在場(chǎng)景覆蓋性測(cè)試上的應(yīng)用22
2.4.2 游戲場(chǎng)景圖像的物體識(shí)別25
2.5 本章小結(jié)26
第3章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)27
3.1 基本理論27
3.2 基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)30
3.2.1 值函數(shù)30
3.2.2 DQN31
3.3 基于策略梯度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)32
3.3.1 策略梯度33
3.3.2 Actor-Critic33
3.3.3 DDPG35
3.3.4 A3C37
3.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)化測(cè)試中的應(yīng)用38
3.5 本章小結(jié)40
第4章 模仿學(xué)習(xí)41
4.1 什么是模仿學(xué)習(xí)41
4.2 模仿學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀42
4.2.1 行為克隆42
4.2.2 逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)43
4.3 模仿學(xué)習(xí)在自動(dòng)化測(cè)試中的運(yùn)用45
4.4 本章小結(jié)50
第5章 Android設(shè)備調(diào)試52
5.1 Android調(diào)試橋52
5.1.1 adb常用命令介紹53
5.1.2 ADB原理56
5.2 Android實(shí)時(shí)截屏57
5.2.1 minicap介紹57
5.2.2 minicap使用58
5.3 Android模擬器60
5.3.1 Android Emulator介紹60
5.3.2 其他模擬器介紹65
5.4 本章小結(jié)65
第二部分 平臺(tái)篇
第6章 AI SDK平臺(tái)介紹68
6.1 Game AI SDK平臺(tái)功能69
6.2 Game AI SDK平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)71
6.3 Game AI SDK平臺(tái)流程72
6.3.1 AI算法流程72
6.3.2 圖像識(shí)別任務(wù)流程73
6.4 Game AI SDK平臺(tái)模塊結(jié)構(gòu)74
6.4.1 圖像識(shí)別模塊74
6.4.2 AI算法模塊76
6.5 本章小結(jié)77
第7章 AI SDK自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)搭建78
7.1 Windows環(huán)境搭建78
7.1.1 創(chuàng)建虛擬環(huán)境78
7.1.2 安裝AI SDK79
7.1.3 安裝SDK Tool79
7.1.4 安裝AI Client80
7.2 Linux環(huán)境搭建81
7.3 如何運(yùn)行AI SDK85
7.3.1 安裝APK85
7.3.2 游戲配置說(shuō)明86
7.3.3 啟動(dòng)服務(wù)93
7.4 本章小結(jié)95
第8章 AI SDK Tool詳解96
8.1 配置項(xiàng)目96
8.1.1 安裝97
8.1.2 配置項(xiàng)目98
8.2 標(biāo)注GameReg任務(wù)101
8.3 標(biāo)注UIRecognize任務(wù)106
8.4 調(diào)試108
8.4.1 AI SDK Tool和GameReg之間的調(diào)試108
8.4.2 AI SDK Tool和UIRecognize之間的調(diào)試109
8.5 AI SDK Tool的其他功能111
8.5.1 添加動(dòng)作配置111
8.5.2 添加地圖路線112
8.5.3 圖結(jié)構(gòu)路徑配置113
8.6 本章小結(jié)115
第9章 圖像類接入Game AI SDK平臺(tái)116
9.1 通過(guò)SDK Tool生成平臺(tái)所需數(shù)據(jù)117
9.1.1 生成UI配置文件117
9.1.2 生成模仿學(xué)習(xí)樣本120
9.2 基于圖像的AI方案125
9.2.1 基于小地圖的特征提取126
9.2.2 樣本擴(kuò)充126
9.2.3 模型和訓(xùn)練126
9.3 使用Game AI SDK平臺(tái)進(jìn)行AI自動(dòng)化測(cè)試——手機(jī)兼容性測(cè)試128
9.4 使用Game AI SDK平臺(tái)進(jìn)行AI自動(dòng)化測(cè)試——場(chǎng)景測(cè)試131
9.5 使用Game AI SDK平臺(tái)進(jìn)行AI自動(dòng)化測(cè)試—花屏類測(cè)試131
9.6 本章小結(jié)134
第10章 數(shù)據(jù)類手游接入GameAI SDK平臺(tái)135
10.1 Game AI SDK接入方案136
10.1.1 集成GAutomator實(shí)現(xiàn)游戲接口136
10.1.2 通過(guò)游戲接口獲取AI輸入數(shù)據(jù)138
10.1.3 通過(guò)動(dòng)作接口執(zhí)行AI動(dòng)作139
10.2 基于數(shù)據(jù)的AI方案介紹140
10.2.1 算法描述141
10.2.2 實(shí)現(xiàn)功能142
10.3 使用Game AI SDK平臺(tái)進(jìn)行AI自動(dòng)化測(cè)試——跑圖覆蓋測(cè)試143
10.4 使用Game AI SDK平臺(tái)進(jìn)行AI自動(dòng)化測(cè)試——手機(jī)性能測(cè)試145
10.5 使用Game AI SDK平臺(tái)進(jìn)行AI自動(dòng)化測(cè)試——地圖平衡性測(cè)試146
10.5.1 游戲AI的課程學(xué)習(xí)方式147
10.5.2 游戲AI的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練架構(gòu)147
10.5.3 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)147
10.6 本章小結(jié)148
第11章 AI SDK平臺(tái)二次開(kāi)發(fā)150
11.1 AI SDK平臺(tái)二次開(kāi)發(fā)介紹150
11.1.1 AI SDK二次開(kāi)發(fā)框架151
11.1.2 AI SDK二次開(kāi)發(fā)API154
11.2 基于規(guī)則的AI設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)159
11.2.1 基于規(guī)則的AI介紹159
11.2.2 基于規(guī)則的AI實(shí)踐159
11.3 基于模仿學(xué)習(xí)的AI設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)168
11.3.1 基于模仿學(xué)習(xí)的AI介紹168
11.3.2 基于模仿學(xué)習(xí)的AI實(shí)踐169
11.4 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AI設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)175
11.4.1 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AI介紹175
11.4.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AI實(shí)踐176
11.5 本章小結(jié)185
第三部分 最佳實(shí)踐篇
第12章 手機(jī)游戲兼容性測(cè)試188
12.1 基于圖像的兼容性測(cè)試188
12.2 基于UI動(dòng)作傳遞的兼容性測(cè)試193
12.3 基于UI自動(dòng)探索的兼容性測(cè)試197
12.4 本章小結(jié)200
第13章 自動(dòng)化Bug檢測(cè)201
13.1 貼圖丟失201
13.2 角色穿墻203
13.3 碰撞穿模207
13.4 本章小結(jié)210
第14章 自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)211
14.1 自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)概述211
14.2 參數(shù)搜索策略212
14.3 NNI安裝和使用213
14.4 本章小結(jié)219