AI自动化测试：技术原理、平台搭建与工程实践

14.3 NNI安装和使用

14.2 参数搜索策略

14.1 自动机器学习概述

第14章 自动机器学习

13.4 本章小结

13.3 碰撞穿模

13.2 角色穿墙

13.1 贴图丢失

第13章 自动化Bug检测

12.4 本章小结

12.3 基于UI自动探索的兼容性测试

12.2 基于UI动作传递的兼容性测试

12.1 基于图像的兼容性测试

第12章 手机游戏兼容性测试

第三部分 最佳实践篇

11.5 本章小结

11.4.2 基于强化学习的AI实践

11.4.1 基于强化学习的AI介绍

11.4 基于强化学习的AI设计和开发

11.3.2 基于模仿学习的AI实践

11.3.1 基于模仿学习的AI介绍

11.3 基于模仿学习的AI设计和开发

11.2.2 基于规则的AI实践

11.2.1 基于规则的AI介绍

11.2 基于规则的AI设计和开发

11.1.2 AI SDK二次开发API

11.1.1 AI SDK二次开发框架

11.1 AI SDK平台二次开发介绍

第11章 AI SDK平台二次开发

10.6 本章小结

10.5.3 深度强化学习的神经网络模型设计

10.5.2 游戏AI的深度强化学习训练架构

10.5.1 游戏AI的课程学习方式

10.5 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——地图平衡性测试

10.4 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——手机性能测试

10.3 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——跑图覆盖测试

10.2.2 实现功能

10.2.1 算法描述

10.2 基于数据的AI方案介绍

10.1.3 通过动作接口执行AI动作

10.1.2 通过游戏接口获取AI输入数据

10.1.1 集成GAutomator实现游戏接口

10.1 Game AI SDK接入方案

第10章 数据类手游接入Game AI SDK平台

9.6 本章小结

9.5 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——花屏类测试

9.4 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——场景测试

9.3 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——手机兼容性测试

9.2.3 模型和训练

9.2.2 样本扩充

9.2.1 基于小地图的特征提取

9.2 基于图像的AI方案

9.1.2 生成模仿学习样本

9.1.1 生成UI配置文件

9.1 通过SDK Tool生成平台所需数据

第9章 图像类接入Game AI SDK平台

8.6 本章小结

8.5.3 图结构路径配置

8.5.2 添加地图路线

8.5.1 添加动作配置

8.5 AI SDK Tool的其他功能

8.4.2 AI SDK Tool和UIRecognize之间的调试

8.4.1 AI SDK Tool和GameReg之间的调试

8.4 调试

8.3 标注UIRecognize任务

8.2 标注GameReg任务

8.1.2 配置项目

8.1.1 安装

8.1 配置项目

第8章 AI SDK Tool详解

7.4 本章小结

7.3.3 启动服务

7.3.2 游戏配置说明

7.3.1 安装APK

7.3 如何运行AI SDK

7.2 Linux环境搭建

7.1.4 安装AI Client

7.1.3 安装SDK Tool

7.1.2 安装AI SDK

7.1.1 创建虚拟环境

7.1 Windows环境搭建

第7章 AI SDK自动化测试平台搭建

6.5 本章小结

6.4.2 AI算法模块

6.4.1 图像识别模块

6.4 Game AI SDK平台模块结构

6.3.2 图像识别任务流程

6.3.1 AI算法流程

6.3 Game AI SDK平台流程

6.2 Game AI SDK平台架构设计

6.1 Game AI SDK平台功能

第6章 AI SDK平台介绍

第二部分 平台篇

5.4 本章小结

5.3.2 其他模拟器介绍

5.3.1 Android Emulator介绍

5.3 Android模拟器

5.2.2 minicap使用

5.2.1 minicap介绍

5.2 Android实时截屏

5.1.2 ADB原理

5.1.1 adb常用命令介绍

5.1 Android调试桥

第5章 Android设备调试

4.4 本章小结

4.3 模仿学习在自动化测试中的运用

4.2.2 逆强化学习

4.2.1 行为克隆

4.2 模仿学习研究现状

4.1 什么是模仿学习

第4章 模仿学习

3.5 本章小结

3.4 强化学习在自动化测试中的应用

3.3.4 A3C

3.3.3 DDPG

3.3.2 Actor-Critic

3.3.1 策略梯度

3.3 基于策略梯度的强化学习

3.2.2 DQN

3.2.1 值函数

3.2 基于值函数的强化学习

3.1 基本理论

第3章 强化学习

2.5 本章小结

2.4.2 游戏场景图像的物体识别

2.4.1 特征点匹配在场景覆盖性测试上的应用

2.4 图像识别方法在游戏测试中的应用

2.3.2 卷积神经网络模型

2.3.1 卷积神经网络

2.3 基于深度学习的图像识别算法

2.2.3 梯度特征匹配算法

2.2.2 特征点匹配算法

2.2.1 模板匹配算法

2.2 传统的图像识别算法

2.1 图像识别

第2章 图像识别算法

1.4 本章小结

1.3 AI与自动化测试相结合

1.2 AI的发展与应用

1.1 自动化测试的发展与现状

第1章 AI与自动化测试

第一部分 原理篇

作者简介

前言

版权页

封面

封面

版权页

前言

作者简介

第一部分 原理篇

第1章 AI与自动化测试

1.1 自动化测试的发展与现状

1.2 AI的发展与应用

1.3 AI与自动化测试相结合

1.4 本章小结

第2章 图像识别算法

2.1 图像识别

2.2 传统的图像识别算法

2.2.1 模板匹配算法

2.2.2 特征点匹配算法

2.2.3 梯度特征匹配算法

2.3 基于深度学习的图像识别算法

2.3.1 卷积神经网络

2.3.2 卷积神经网络模型

2.4 图像识别方法在游戏测试中的应用

2.4.1 特征点匹配在场景覆盖性测试上的应用

2.4.2 游戏场景图像的物体识别

2.5 本章小结

第3章 强化学习

3.1 基本理论

3.2 基于值函数的强化学习

3.2.1 值函数

3.2.2 DQN

3.3 基于策略梯度的强化学习

3.3.1 策略梯度

3.3.2 Actor-Critic

3.3.3 DDPG

3.3.4 A3C

3.4 强化学习在自动化测试中的应用

3.5 本章小结

第4章 模仿学习

4.1 什么是模仿学习

4.2 模仿学习研究现状

4.2.1 行为克隆

4.2.2 逆强化学习

4.3 模仿学习在自动化测试中的运用

4.4 本章小结

第5章 Android设备调试

5.1 Android调试桥

5.1.1 adb常用命令介绍

5.1.2 ADB原理

5.2 Android实时截屏

5.2.1 minicap介绍

5.2.2 minicap使用

5.3 Android模拟器

5.3.1 Android Emulator介绍

5.3.2 其他模拟器介绍

5.4 本章小结

第二部分 平台篇

第6章 AI SDK平台介绍

6.1 Game AI SDK平台功能

6.2 Game AI SDK平台架构设计

6.3 Game AI SDK平台流程

6.3.1 AI算法流程

6.3.2 图像识别任务流程

6.4 Game AI SDK平台模块结构

6.4.1 图像识别模块

6.4.2 AI算法模块

6.5 本章小结

第7章 AI SDK自动化测试平台搭建

7.1 Windows环境搭建

7.1.1 创建虚拟环境

7.1.2 安装AI SDK

7.1.3 安装SDK Tool

7.1.4 安装AI Client

7.2 Linux环境搭建

7.3 如何运行AI SDK

7.3.1 安装APK

7.3.2 游戏配置说明

7.3.3 启动服务

7.4 本章小结

第8章 AI SDK Tool详解

8.1 配置项目

8.1.1 安装

8.1.2 配置项目

8.2 标注GameReg任务

8.3 标注UIRecognize任务

8.4 调试

8.4.1 AI SDK Tool和GameReg之间的调试

8.4.2 AI SDK Tool和UIRecognize之间的调试

8.5 AI SDK Tool的其他功能

8.5.1 添加动作配置

8.5.2 添加地图路线

8.5.3 图结构路径配置

8.6 本章小结

第9章 图像类接入Game AI SDK平台

9.1 通过SDK Tool生成平台所需数据

9.1.1 生成UI配置文件

9.1.2 生成模仿学习样本

9.2 基于图像的AI方案

9.2.1 基于小地图的特征提取

9.2.2 样本扩充

9.2.3 模型和训练

9.3 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——手机兼容性测试

9.4 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——场景测试

9.5 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——花屏类测试

9.6 本章小结

第10章 数据类手游接入Game AI SDK平台

10.1 Game AI SDK接入方案

10.1.1 集成GAutomator实现游戏接口

10.1.2 通过游戏接口获取AI输入数据

10.1.3 通过动作接口执行AI动作

10.2 基于数据的AI方案介绍

10.2.1 算法描述

10.2.2 实现功能

10.3 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——跑图覆盖测试

10.4 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——手机性能测试

10.5 使用Game AI SDK平台进行AI自动化测试——地图平衡性测试

10.5.1 游戏AI的课程学习方式

10.5.2 游戏AI的深度强化学习训练架构

10.5.3 深度强化学习的神经网络模型设计

10.6 本章小结

第11章 AI SDK平台二次开发

11.1 AI SDK平台二次开发介绍

11.1.1 AI SDK二次开发框架

11.1.2 AI SDK二次开发API

11.2 基于规则的AI设计和开发

11.2.1 基于规则的AI介绍

11.2.2 基于规则的AI实践

11.3 基于模仿学习的AI设计和开发

11.3.1 基于模仿学习的AI介绍

11.3.2 基于模仿学习的AI实践

11.4 基于强化学习的AI设计和开发

11.4.1 基于强化学习的AI介绍

11.4.2 基于强化学习的AI实践

11.5 本章小结

第三部分 最佳实践篇

第12章 手机游戏兼容性测试

12.1 基于图像的兼容性测试

12.2 基于UI动作传递的兼容性测试

12.3 基于UI自动探索的兼容性测试

12.4 本章小结

第13章 自动化Bug检测

13.1 贴图丢失

13.2 角色穿墙

13.3 碰撞穿模

13.4 本章小结

第14章 自动机器学习

14.1 自动机器学习概述

14.2 参数搜索策略

14.3 NNI安装和使用