人工智能对软件工程和科技公司的影响不可否认，并且还在不断增加。 有许多安排正在运用这项革命性的技能来创立开箱即用的功用强壮的Web和移动运用程序。 不管巨细，企业都能够运用AI来进步出资回报率，进步功率并很大程度地下降运营危险。

　　大型企业(具有至少100,000名职工的企业)最有或许从人工智能战略中获益，但只要一半的企业(来历)。

　　大约47%的数字化老练企业表明他们有清晰的人工智能战略(来历)。 全世界大约63%的企业表明，下降成本的压力行将求他们运用人工智能(来历)。 大约54%的高管表明，在其事务运营中施行的人工智能处理方案现已进步了生产力(来历)。 大约61%具有有用战略的高档企业高管表明，他们正在运用人工智能来辨认数据中不然会被错失的时机(来历)。

　　一切人都必须听说过ALEXA，Google帮手，Siri，Cogito，它们运用AI并正在进入咱们的日子。

　　AI是机器对人类智能进程的仿照，有时也称为机器智能(MI)。 现在，简直一切企业都运用某种类型的AI，其间一些比其他类型的更为杂乱。 AI能够分为弱AI和强AI。 弱AI是为比如语音激活帮手之类的特定使命而规划和练习的体系，可是弱AI的仅有缺陷是，假如没有人工干预，它就无法作业。

　　另一方面，强壮的AI是具有广义人类认知才干的AI体系。 这意味着它能够处理使命并找到处理方案，而无需任何人工干预。

　　例如，无人驾驭轿车便是强壮的AI的示例，它结合了核算机视觉，图画辨认和深度学习功用，能够在给定的车道上驾驭轿车并防止行人等意外妨碍。

　　许多技能都交融了AI，包括主动化，机器学习，机器视觉，天然言语处理和机器人技能。 可是在不久的将来，人工智能替代人类的时机将会增加。 对此的最大答复是RPA的缩写，即Robotic Process Automation。

　　在此博客文章中，咱们将评论各种可协助AI运用程序开发公司创立功用丰厚的根据AI的处理方案的东西。

　　Google ML Kit(面向移动运用程序开发人员的Google SDK Beta机器学习)经过立异规划，可让运用程序开发人员在iOS和Android手机上创立自定义和高档功用。 除此之外，它还答应移动运用程序开发人员将机器学习技能与根据设备或云中运转的移动运用程序的各种API集成在一起。

　　这些功用包括一些高档功用，例如文本和面部辨认，图画符号，条形码扫描等等。 在集成API或许与用例不兼容的情况下，移动运用开发公司还能够创立自己的TensorFlow Lite模型。

　　假如您从事人工智能范畴的作业，则或许现已测验，发现或施行了某种深度学习核算。 Tensorflow上最令人惊讶的作业之一是，当运用Python编程言语创立程序时，您能够轻松地继续运转并安排CPU或GPU。 因而，无需创立CUDA或C ++等级即可继续在GPU上作业。

　　此外，它运用多层中心布局，可让您快速练习，创立和发送带有大数据集的假造体系。 这使Google能够辨认相片或语音辨认运用程序中口头表达的单词中的问题。

　　这使您能够经过忘掉布景来交流内存核算的时刻，这关于以很长的次序重复很多网络十分有用。 考虑到可扩展性构建(对多台机器和多个GPU进行练习十分简单运用的支撑)。

　　有许多风趣的功用，例如轻松地用高档编程言语编写自定义层。 与一切其他要害结构不同，它们并不直接隶属于任何要害公司，这是任何社区创立的开源结构的健康状况。

　　这是一个根据常识的人工智能渠道，由Infosys于2017年创立，意图是在自学常识库中搜集来自个人，流程和留传体系的安排数据。

　　它是由开发人员规划的，用于处理事务挑战性使命，例如猜测需求创立和了解客户行为的产品和收入等等。 该东西还使全球各地的公司都能够运用安全的现金订单流程轻松地办理客户查询，了解实时呈现的危险。

　　这是一个集成了图画处理库和C#言语的机器学习结构。 它是为移动运用程序开发人员精心规划的，用于创立运用程序，例如核算机视觉，模式辨认，收听核算机(或收听机器)以及各种商业用途的信号处理。

　　它分为多个库，供最终用户挑选。 它包括信号处理，科学核算，图画和支撑库，并具有很多功用，例如实时人脸检测，天然学习算法等。

　　H2O是抢先的开源软件东西之一，为开发人员和公司供给了与人工智能渠道集成的东西。 该渠道由H2O.ai规划并用Python，Java和R等各种编程言语编写，该渠道选用开发人员了解的言语进行规划，以促进猜测剖析和机器学习的移动运用。

　　继续交给和DevOps的呈现促进企业在软件交给周期的多个阶段中探究实时评价。 咱们现已到了一个阶段，CIO活跃寻觅AI能够协助他们完结数字化转型方针的办法。

　　AI和ML的归纳才干已达到高峰，因而安排也有充沛的理由将它们总结为抱负的东西。 运用人工智能技能已成为实际，它不再是一个新概念。

　　一直以来，将AI与ML相结合已成为日常工程流程的一部分。 提到哪个，这仅仅是机器将替代人类的年代的开端吗? AI将怎么改变功用测验主动化? 让咱们开端一个个地处理这些查询：

　　质量保证工程师一日千里地克服了许多困难，浪费了很多时刻来寻觅适宜的处理方案。 相同，在进行任何新增加时，即便经过测验，现有代码也或许会停止作业。

　　扩展现有代码时，开发团队将进行新的测验。 由于回归测验周期很长，因而手动进行剖析会吞没质量保证。

　　能够解释为：假如在代码中增加了新功用，则从前创立的主动测验将成功完结。 即便新增加的功用没有响应，该主动测验也不会引起任何问题。 在这种情况下，只要手动研讨才干发现这些改变。

　　虽然SDLC每天变得越来越杂乱，交给周期正在缩短，但测验人员需求立行将评价和反应传达给开发团队。 鉴于产品发布和新软件的发展速度更快，仅有可用的挑选是进行更智能的测验。

　　现在曩昔每个月发布一次，现在每周发布一次，简直每天都会列出更新。 因而，很明显，简化软件测验并使之更高效/更智能的要害是AI。

　　测验人员团队能够经过包括能够精确仿照人类行为的机器来更改传统的手动测验模型办法。 然后，他们能够稳步推动根据精度和主动化的接连测验进程。

　　由AI驱动的接连测验渠道能够比人工更有用地辨认更改的控件，并不断更新其算法。 他们有才干调查乃至很小的改变。

　　在议论主动化测验时，人工智能已广泛用于各种用户界面的目标运用程序分类中。 在此，当测验人员能够在创立通常在开箱即用的设置中看到的东西之后能够对控件进行预练习时，将对一切公认的控件进行分类。 在调查控件的层次结构之后，这些测验人员以AI看到GUI(图形用户界面)获取各种指令标签的方法创立了技能原则。

　　一个人需求拜访剩余的测验数据，由于测验悉数与成果认证有关。 风趣的是，由Google DeepMind推出的AI程序运用真挚的学习支撑自行玩电子游戏。 因而，带来了很多的测验数据。

　　在这条线下，AI调查到用户在测验站点内施行探究性测验。 该测验运用人脑来辨认和评价正在测验的运用程序。 反过来，这将导致顾客使测验用例主动化并使事务用户充沛地进行测验。

　　在评价用户的行为时，将对危险偏好进行监督，分配和分类。 这些数据有助于消除不同的异常情况并评价主动化测验。 特定的剖析东西(例如热图)将有助于确认进程中的妨碍，并协助您确认能够进行的测验。 经过主动履行冗余的手动测验和测验用例，测验人员能够愈加专心于拟定数据驱动的决议计划和衔接。

　　当您招聘开发人员时，您能够保证他/她知道其间一些东西，以便您能够运用最好的根据AI的软件处理方案。 有许多尖端软件开发公司都运用这种东西来制造功用丰厚的高档软件处理方案。

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