소프트웨어 테스트 교육 기관 순위
국내 소프트웨어 테스트 교육 기관 상위 10위:
1.
2.달팽이 아카데미.
3. 레몬 수업.
4. 다크호스 프로그래머.
5. 전풍교육.
6. 추안시 훈련.
7. 다나이교육.
8. 딩랑교육을 두드려보세요.
9. 선도적인 교육.
10. 소 테스트 학교.
일부 기관 소개:
1. Boweifeng IT 교육
Boweifeng IT 교육은 제3부에 속하는 전문 소프트웨어 테스트 교육 및 소프트웨어 테스트 서비스 플랫폼입니다. 3기 회사 설립 이후 7만명의 졸업생을 배출하고 국내외 기업에 입사했다.
2. 다나이에듀케이션
미국 상장회사로서 초창기에는 수십만 명의 IT 인재를 국내에 파견했다. 매년 학회가 진행되고 있는데, 이는 정말 인상적입니다.
3. Qianfeng 교육
오프라인 기관이기도 하며 매년 10,000명 이상을 양성하고 졸업할 수 있는 중대형 기관이라고 할 수 있습니다. 주로 IOS/안드로이드, H5 교육을 하고 있는데, 최근에는 이런 전공에 대한 수요가 많지 않아 빅데이터로 전환하게 되었습니다.
위 내용 참고: 바이두 백과사전 - 소프트웨어 테스팅
어느 소프트웨어 테스팅 교육 기관이 최고인가
추천 소프트웨어 테스팅 교육: Beida Jade Bird, Chuanzhi 팟캐스트, Qianzhi 팟캐스트 Feng Education, Geek Academy, ChinaSoft 국제 교육 그룹.
1. Beida Jade Bird
Beida Jade Bird는 1999년에 설립되었으며 약 20년의 IT 교육 및 훈련 경험을 보유하고 있습니다. Beida Jade Bird는 북경대학교와 긴밀한 관계를 맺고 있으며 많은 실무자들이 북경대학교 직원이므로 다른 교육 기관보다 관리 시스템과 교육 수준이 높습니다. Peking University Jade Bird는 강한 힘, 높은 가시성과 의사 소통, 학생들 사이의 좋은 평판, 높은 취업률을 가지고 있습니다.
IT 산업의 거의 모든 범주를 다루는 많은 과목이 있으며, 각 과목의 발전도 매우 균형 잡혀 있습니다. 강력한 교수진, 높은 수준의 교수팀, 업계 현황 및 높은 기술 수준을 갖추고 있으며 Peking University Jade Bird는 지속적으로 개선되고 개선되어 IT 기술을 학습하는 데 좋은 선택입니다.
2. Chuanzhi 팟캐스트
Chuanzhi 팟캐스트는 2006년에 설립되어 장쑤성에 본사를 두고 있으며 최근에는 베이징, 상하이, 심천, 정저우, 중국 등지에 지점을 지속적으로 개설하고 있습니다. 등. 이 지역에는 10개 이상의 분교가 있습니다. 채택된 교육 모델은 엄격하고 교육 품질이 매우 높으며 평판이 좋습니다. 학생들은 등록할 때 평가를 받고, 실력에 따라 등급을 나눈 다음, 다양한 수준에서 가르칩니다. 이 모델은 참신하고 효과적입니다.
이 과정의 주요 강점은 프론트 엔드, UI 디자인 및 뉴미디어 관련 프로젝트입니다. 현재는 포괄적인 개발 기간에 있으며 이러한 강력한 주제를 배우고 싶은 사람들에게 더 적합합니다.
3. Qianfeng Education
2012년에 설립된 Qianfeng Education은 빠르게 발전하여 많은 기존 IT 학교를 빠르게 앞지르고 4위에 올랐습니다. Qianfeng Education은 베이징에 본사를 두고 선전, 상하이, 광저우, 우한, 다롄, 항저우, 충칭, 난징 및 기타 지역에 지점을 두고 있습니다. IOS에서 시작했기 때문에 강력한 프로젝트는 IOS에 있습니다.
장점은 대규모, 충분한 자금, 높은 교육 투자, 첨단 장비입니다. 그러나 자격 부족, 경험 부족, 너무 빠른 개발, 미성숙한 시스템, 불균형한 개발 등으로 인해 몇 가지 단점도 존재합니다. 우리는 전방위적인 발전과 꾸준한 발전을 위해 노력해야 합니다.
4. Geek Academy
2013년에 설립된 Geek Academy는 중국에서 가장 권위 있는 Android 개발 학습 플랫폼으로 대규모 예비 팀을 보유하고 있으며 업계 최고 엘리트를 다수 포함하고 있습니다. 그들은 새로운 고효율, 고품질 온라인 프로그래밍 교육 플랫폼을 개발하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
가장 강력하고 권위 있는 프로젝트는 Android 개발이며 IOS, PHP 및 기타 과정도 고려합니다. 학생들은 학습 수준을 선택할 수 있으며 기본, 중급, 고급의 세 가지 수준의 온라인 비디오 교육 과정이 있습니다. Geek Academy는 교육 속도에 중점을 두고 학습 기간을 단축하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
그러나 비디오 교육 방법의 사용과 빠른 교육 목표로 인해 학생들의 수용력과 자제력이 손상됩니다.
5. ChinaSoft 국제 교육 그룹
제공되는 과정에는 JAVIUI 디자인 VR 기술, 프론트엔드 개발 등이 포함됩니다. 장점 강좌는 JAVI와 프론트엔드 개발입니다. Chinasoft International Education과 Chinasoft International Group은 서로를 홍보하고 함께 발전하는 설립 목적이 매우 분명합니다. 이는 기업에 인재를 양성하고 제공하여 취업 문제도 해결할 수 있다는 것입니다. 그러나 홍보 방향에서 학생들에게 한 약속은 과장되어 있습니다. 신중하게 고려하고 식별해야 하며 전반적으로 좋은 선택이 아닙니다.
현재 인공지능의 주요 응용 분야는 무엇입니까?
인공 지능의 주요 응용 분야는 다음과 같습니다: 1. 강화 학습 분야 2. 모델 필드 생성 3. 메모리 네트워크; 분야 4. 데이터 학습 분야 5. 시뮬레이션 환경 분야 6. 의료 기술 분야 8. 물류 관리 분야
1. 강화 학습 분야
강화 학습은 인간이 새로운 기술을 학습하는 과정에서 영감을 받아 실험과 오류를 통해 학습하는 방법입니다. 강화 학습의 고전적인 사례에서는 참가자에게 현재 상황을 관찰하여 피드백 결과를 극대화하는 조치를 취하도록 요청합니다. 당신이 어떤 행동을 할 때마다 실험자는 환경으로부터 피드백을 받기 때문에 그 행동의 효과가 긍정적인지 부정적인지 판단할 수 있습니다.
2. 모델 필드 생성
많은 수의 샘플을 수집하여 인공지능이 생성한 모델은 강한 유사성을 갖습니다. 즉, 훈련 데이터가 사람 얼굴 이미지라면, 훈련 후 얻은 모델 역시 사람 얼굴과 유사한 합성 이미지이다.
최고의 인공 지능 전문가인 Ian Goodfellow는 우리에게 두 가지 새로운 아이디어를 제안했습니다. 하나는 입력 데이터를 새로운 콘텐츠로 합성하는 역할을 하는 생성자이고, 다른 하나는 콘텐츠가 일치하는지 여부를 판단하는 역할을 하는 판별자입니다. 생성기에 의해 생성된 콘텐츠는 True 또는 False입니다. 이러한 방식으로 생성자는 판별자가 생성자 콘텐츠의 진위 여부를 알 수 없을 때까지 합성된 콘텐츠를 반복적으로 학습해야 합니다.
3. 스토리지 네트워크 분야
인공지능 시스템이 인간처럼 다양한 환경에 적응하려면 끊임없이 새로운 기술을 익히고 적용하는 방법을 배워야 합니다. 기존 신경망에서는 이러한 요구 사항을 충족하기가 어렵습니다. 예를 들어 신경망이 작업 A를 훈련한 후 작업 B를 해결하도록 훈련했다면 해당 네트워크 모델은 더 이상 작업 A에 적합하지 않습니다.
현재 모델이 다양한 수준의 메모리 기능을 가질 수 있도록 하는 일부 네트워크 구조가 있습니다. 장단기 기억 네트워크는 시계열을 처리하고 예측할 수 있으며, 진보적 신경망은 독립 모델 간의 수평 관계를 학습하고 동일한 특징을 추출하며 새로운 작업을 완료할 수 있습니다.
4. 데이터 학습 분야
딥 러닝 모델은 최상의 결과를 얻기 위해 항상 많은 양의 훈련 데이터를 필요로 합니다. 대규모 훈련 데이터가 없으면 딥 러닝 모델은 최상의 결과를 얻을 수 없습니다. 예를 들어, 데이터가 부족한 작업을 인공지능 시스템으로 해결하다 보면 다양한 문제가 발생합니다. 학습된 모델을 새로운 작업에 전달하여 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 하는 전이학습(transfer learning)이라는 방법이 있습니다.
5. 시뮬레이션 환경 분야
인공지능 시스템이 실생활에 적용되기 위해서는 인공지능이 적용성 특성을 갖추어야 한다. 따라서 실제 물리적 세계와 행동을 시뮬레이션하는 디지털 환경을 개발하는 것은 우리에게 인공 지능을 테스트할 수 있는 기회를 제공할 것입니다. 이러한 시뮬레이션 환경에서의 훈련은 인공지능 시스템의 학습 원리와 시스템 개선 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 되며, 실제 환경에 적용할 수 있는 모델도 제공합니다.
6. 의료 기술 분야
현재 수직 분야의 이미지 알고리즘과 자연어 처리 기술은 기본적으로 의료 산업의 요구를 충족시킬 수 있습니다. 지능형 의료 영상 기술을 개발하는 Suntech Yunxing, 인공 지능 세포 인식 의료 진단 시스템을 개발하는 Zhiweixin Branch, 지능형 보조 진단 서비스 플랫폼을 제공하는 Ruoshui Medical, 의료 데이터를 통계적으로 처리하는 Yitong Tianxia 등 시장을 개척하고 있습니다. , 등. 스마트의학은 보조진단 및 치료, 질병예측, 의료영상 활용진단, 신약개발 등에서 중요한 역할을 담당하고 있지만,
병원 간 의료영상 데이터와 전자의료기록의 유통이 부족해 기업과 병원 간 협력이 투명하지 않아 기술 개발과 데이터 공급이 갈등을 빚고 있다.
7. 교육 분야
iFlytek 및 학교 교육과 같은 기업은 교육 분야에서 인공 지능의 적용을 모색하기 시작했습니다. 이미지 인식을 통해 시험지 수정, 문제 파악, 기계별 답변 등을 할 수 있습니다. 음성 인식을 통해 발음을 교정하고 개선할 수 있으며, 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 통해 온라인으로 질문에 답할 수 있습니다. AI 교육은 교육산업의 교사 분포와 비용 문제를 어느 정도 개선할 수 있고, 교사와 학생에게 도구 수준에서 보다 효율적인 학습 방법을 제공할 수 있지만, 교육 콘텐츠에 이보다 더 실질적인 영향을 미칠 수는 없다.
8. 물류관리 분야
물류산업은 지능형 검색, 추론 계획, 컴퓨터 비전, 지능형 로봇 등의 기술을 활용하여 유통, 하역, 운송 등의 프로세스를 자동화합니다. , 창고화 후 기본적으로 무인작업이 가능합니다. 예를 들어, 빅데이터는 상품의 지능적인 유통을 계획하고, 물류 공급을 최적화하고, 수요를 매칭하고, 물류 자원을 할당하는 데 사용될 수 있습니다.
소프트웨어 테스팅 훈련 학교
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Qianfeng Education은 고품질, 경험이 풍부한 완전한 대면 교육 모델을 채택하고 있으며, 교과 과정은 기업의 요구 사항을 밀접하게 따르며 국내에서 교육 관리 및 학생 서비스를 통합하고 있습니다. 직업 교육의 발전 경로를 탐색하고 앞으로 나아갑니다. Qianfeng에는 현재 100명의 교육 및 연구 팀과 300명의 교육 팀이 있습니다. 강사는 모두 일류 제조업체 출신이며 실제 프로젝트와 교육 경험을 모두 갖추고 있습니다. Qianfeng Education Group은 현재 4,000개 이상의 국내 기업과 인재 이전 협력을 구축했으며, 500개 이상의 대학과 실무 교육 및 취업 협력을 구축했으며, 매년 수만 명의 모바일 개발 엔지니어를 대기업에 제공하고 있으며, 수십만 명의 학생들이 혜택을 받고 있습니다. Qianfeng Education은 매년 기술 세미나, 기술 교육 과정, 온라인 공개 과정 및 무료 교육 비디오를 조직합니다. 2011년 베이징에서 설립된 이 회사는 "사람을 교육함에 있어 초심, 완벽함, 독창성"이라는 핵심 가치를 고수하며 대면 종합 소프트웨어 테스트를 기반으로 하는 직업 교육 훈련 3개 전공으로 발전했습니다. 비즈니스 부문: 교육 훈련, 대학 서비스, 기업 서비스.