智能軟件測評理論、方法和實踐

陳旭燦，天津（濱海）人工智能創新中心主任，有多年人工智能領域科研項目質量和測試工作經驗。近年來，分別在 期刊共發表高水平論文50余篇，引用達2000余次,申請發明專利10余項，出版圖書2種。並承擔多項 自然科學基金青年項目。

第1章 概述
1.1 智能軟件的定義與特征
1.1.1 智能軟件的定義
1.1.2 智能軟件的分類和特點
1.1.3 智能軟件與傳統軟件的區別
1.1.4 智能軟件的應用領域與典型場景
1.2 智能軟件測評面臨的挑戰
1.2.1 智能軟件測評的特殊性
1.2.2 測評目標和主要測評內容
1.2.3 智能軟件測評發展歷程與現狀
1.2.4 當前行業痛點與技術挑戰
1.3 相關基礎概念
1.3.1 機器學習
1.3.2 深度學習
1.3.3 強化學習
1.3.4 知識推理
1.3.5 自然語言處理
1.3.6 圖像處理
1.3.7 語音處理
1.3.8 大數據
1.3.9 數據挖掘
1.3.10 模型構建
1.3.11 大模型
1.3.12 知識圖譜
1.3.13 專家系統
第2章 智能軟件測評體系
2.1 智能軟件測評相關理論基礎
2.1.1 智能軟件測評理論涉及的基礎學科
2.1.2 傳統軟件測評理論和智能技術測評理論
2.1.3 測評指標體系構建
2.2 智能軟件測評框架設計
2.2.1 需求分析與測評目標定義
2.2.2 智能軟件質量模型
2.2.3 測試場景的構建
2.2.4 智能軟件測評流程
2.3 算法與模型測評方法
2.3.1 機器學習模型評估指標
2.3.2 模型泛化能力與過擬合檢測
2.3.3 魯棒性測試
2.3.4 不確定性測評
2.3.5 不可覆現性測評
2.3.6 可解釋性評估
2.4 數據質量與偏見檢測
2.4.1 數據集的代表性評估
2.4.2 數據偏見識別與緩解策略
2.4.3 數據隱私合規性檢測
2.5 倫理與安全測評
2.5.1 倫理風險分析
2.5.2 安全漏洞檢測
2.6 智能化等級測評
2.6.1 圖靈測試
2.6.2 智商測試
2.6.3 測評數據集
第3章 測評技術與案例
3.1 主流測評工具與平臺
3.1.1 開源工具
3.1.2 AI競賽平臺的測評實踐
3.1.3 自動化測試框架設計
3.2 典型智能系統測評案例
3.2.1 基於強化學習的海上圍捕系統
3.2.2 自然語言處理系統
3.2.3 計算機視覺系統
3.2.4 自動駕駛軟件
3.2.5 通信中繼場景系統
3.2.6 水下機器人智能應用測評實踐
3.2.7 跨域協同系統
3.3 行業應用場景測評實踐
3.3.1 醫療AI系統的可靠性與合規性測評
3.3.2 金融風控模型的公平性與可解釋性測評
3.3.3 教育推薦系統的個性化效果評估
3.3.4 智慧農業的實踐及效果評估
第4章 智能測評的發展趨勢
4.1 新興測評技術
4.1.1 基於強化學習的自適應測試
4.1.2 多模態智能系統的聯合評估
4.1.3 人機協同測評
4.1.4 基於生成對抗網絡的測評技術
4.2 標準化與政策法規
4.2.1 智能軟件測評國際測評標準
4.2.2 各國AI倫理與智能軟件測評法規對比
4.2.3 智能軟件測評標準與法規發展趨勢
4.3 未來挑戰與研究方向
4.3.1 超大規模模型的測評難題
4.3.2 動態環境下的持續測評
4.3.3 測評工具鏈的自動化與智能化
4.3.4 人工智能倫理與法律合規性測評難題
參考文獻
附錄A
附錄B