学习计划

根据你的目标（在明年3-4月找到AI测试开发工程师工作），我为你制定了一个为期6个月的自学计划。这个计划将分阶段进行，从基础到进阶，最后聚焦于求职准备。

阶段一：基础巩固（第1-2个月）

‌目标‌：打好测试开发基础，同时学习AI基础知识。

‌学习内容‌：

• ‌测试开发基础‌：

  • 掌握Python编程（重点学习面向对象编程、常用库如requests、pytest）
  • 熟悉软件测试理论（测试类型、测试流程、测试用例设计）
  • 学习自动化测试框架（Selenium、Appium等）
  • 掌握CI/CD流程和工具（Jenkins、Git等）

• ‌AI基础‌：

  • 学习机器学习基础（监督学习、无监督学习、模型评估指标）
  • 了解深度学习基础（神经网络、CNN、RNN等）
  • 学习Python数据科学库（NumPy、Pandas、Matplotlib）

‌学习资源‌：

• Python：《Python Crash Course》
• 测试：《Google软件测试之道》
• AI：《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》

阶段二：AI测试技术深入（第3-4个月）

‌目标‌：深入学习AI测试相关技术，积累实践经验。

‌学习内容‌：

• ‌AI模型测试‌：

  • 学习模型评估方法（准确率、精确率、召回率、F1分数等）
  • 掌握数据质量测试（数据清洗、数据增强）
  • 学习模型鲁棒性测试（对抗样本测试、边界测试）

• ‌测试工具与框架‌：

  • 学习使用AI测试工具（如TensorFlow Model Testing、PyTest等）
  • 掌握模型监控和持续测试方法

• ‌项目实践‌：

  • 完成1-2个AI测试项目（如图像分类模型测试、NLP模型测试）
  • 参与开源AI测试项目或自己构建测试工具

‌学习资源‌：

• 《AI Testing: A Comprehensive Guide》
• TensorFlow官方文档中的测试部分
• Kaggle上的AI测试相关项目

阶段三：求职准备（第5-6个月）

‌目标‌：准备求职材料，提升面试技能。

‌学习内容‌：

• ‌简历与作品集‌：

  • 整理项目经验，突出AI测试相关技能
  • 准备GitHub仓库，展示代码和项目

• ‌面试准备‌：

  • 刷LeetCode算法题（重点在Python和数据结构）
  • 学习常见AI测试面试题（如如何测试一个推荐系统）
  • 模拟面试练习

• ‌求职策略‌：

  • 关注AI测试开发岗位的招聘信息
  • 在LinkedIn等平台建立专业网络
  • 准备技术博客，展示你的学习成果

‌学习资源‌：

• 《Cracking the Coding Interview》
• 各大公司AI测试开发岗位的面试经验分享

学习建议

1. ‌每日学习‌：建议每天投入3-4小时，保持持续学习。
2. ‌实践为主‌：理论学习与项目实践并重，通过实际项目巩固知识。
3. ‌社区参与‌：加入AI测试相关的技术社区，如GitHub、Stack Overflow等，积极交流。
4. ‌定期回顾‌：每月末回顾学习进度，调整学习计划。

关键时间节点

• ‌第2个月末‌：完成基础学习，开始第一个AI测试小项目。
• ‌第4个月末‌：完成1-2个完整的AI测试项目，开始准备简历。
• ‌第6个月‌：开始投递简历，准备面试。

这个计划需要你保持高度的自律和执行力。如果你在某个阶段遇到困难，可以随时调整学习节奏。祝你学习顺利，成功找到理想的工作！