Ranking de instituciones de formación en pruebas de software

Las diez principales instituciones de formación en pruebas de software en China:

1.

2. Academia Caracol.

3. Limones.

4. Programador Dark Horse.

5. Educación pionera.

6.

7.Educación Danesa.

8. Educación del lobo Ding Qiyuan.

9. Liderar la educación.

10. Escuela Kao Niu.

Introducción a algunas instituciones:

1. Boweifeng IT Education

Boweifeng IT Education es una plataforma profesional de servicios de prueba y capacitación en pruebas de software afiliada al tercero. junta directiva de la empresa. Desde su creación, ha capacitado a más de 70.000 estudiantes para graduarse y unirse a empresas nacionales y extranjeras.

2. Dane Education

Como empresa que cotiza en bolsa en EE. UU., todavía hizo enormes contribuciones a la industria de TI en sus inicios, aportando cientos de miles de talentos de TI a la sociedad cada año. Es realmente genial.

3. Educación Qianfeng

También es una institución fuera de línea. Es una institución de mediana a gran escala y el número de personas que se gradúan de la formación puede llegar a más de 10.000 cada año. Principalmente entrenando IOS/android y H5, pero en los últimos años no ha habido mucha demanda para estas especialidades, así que hice la transición a big data.

Enciclopedia Baidu-Pruebas de software

¿Qué institución de formación en pruebas de software es mejor?

Capacitación en pruebas de software recomendada: Jade Bird de la Universidad de Pekín, Chuanzhi Podcast, Qianfeng Education, Geek Academy, Chinasoft International Education Group.

1. Beida Jade Bird

Beida Jade Bird se estableció en 1999 y tiene casi 20 años de profunda experiencia en el campo de la educación y capacitación en TI. Beida Jade Bird tiene una estrecha relación con la Universidad de Pekín. Muchos profesionales son empleados de la Universidad de Pekín, lo que hace que el sistema de gestión y el nivel educativo sean superiores a los de otras instituciones de formación. Jade Bird de la Universidad de Pekín tiene una gran fortaleza, alta visibilidad y comunicación, buena reputación entre los estudiantes y una alta tasa de empleo estudiantil.

Hay muchos cursos que cubren casi todos los aspectos de la industria de TI, y el desarrollo de cada curso también es muy equilibrado. Con un personal docente sólido, alta calidad, alto estatus industrial y alto nivel técnico, Beida Jade Bird también mejora y mejora constantemente, lo que la convierte en una buena opción para aprender tecnología de TI.

2. Chuanzhi Podcast

Chuanzhi Podcasting Company fue fundada en 2006 y tiene su sede en Jiangsu. En los últimos años, se han abierto más de diez sucursales en Beijing, Shanghai, Shenzhen, Shenyang, Zhengzhou y otros lugares. El modelo de enseñanza adoptado es riguroso, la calidad de la enseñanza es alta y la reputación es buena. Los estudiantes son evaluados al momento de la admisión, calificados de acuerdo con su competencia y luego se les enseña en diferentes niveles. El modelo es novedoso y eficaz.

Los principales puntos fuertes del curso incluyen: front-end, diseño de UI y proyectos relacionados con nuevos medios. Actualmente se encuentra en un período de desarrollo integral y es más adecuado para quienes quieran aprender estos poderosos temas.

3. Qianfeng Education

Fundada en 2012, se ha desarrollado rápidamente y tiene un fuerte impulso ascendente. Rápidamente superó a un grupo de escuelas de TI establecidas y ocupó el cuarto lugar. Qianfeng Education tiene su sede en Beijing y sucursales en Shenzhen, Shanghai, Guangzhou, Wuhan, Dalian, Hangzhou, Chongqing y Nanjing. Como comencé con IOS, mis proyectos fuertes están en IOS.

Las ventajas son: gran escala, fondos suficientes, alta inversión en educación y equipamiento avanzado. Sin embargo, también existen algunas desventajas debido a razones como calificaciones bajas, falta de experiencia, desarrollo rápido, sistemas inmaduros y desarrollo desequilibrado. Debemos esforzarnos por desarrollarnos de manera integral y avanzar de manera constante.

4. Geek Academy

Geek Academy, fundada en 2013, es la plataforma de aprendizaje de desarrollo de Android más autorizada en China. Tiene una gran cantidad de equipos de reserva y cubre muchas élites importantes en. la industria. Están comprometidos a desarrollar una nueva plataforma de enseñanza de programación en línea eficiente y de alta calidad.

El proyecto más potente y autorizado es el desarrollo de Android, que también tiene en cuenta cursos como IOS y PHP. Los estudiantes pueden elegir el nivel de estudio y hay tres niveles de cursos de videoenseñanza en línea: básico, intermedio y avanzado. Geek Academy se centra en la velocidad de enseñanza y se compromete a acortar el tiempo de aprendizaje. Sin embargo, debido al método de enseñanza por vídeo y a los objetivos de enseñanza rápidos, la aceptación y el autocontrol de los estudiantes no son altos.

5. Chinasoft International Education Group

Los cursos ofrecidos incluyen: diseño JAVIUI, tecnología VR, desarrollo front-end, etc. Los cursos ventajosos son JAVI y desarrollo front-end. Chinasoft International Education y Chinasoft International Group se promueven mutuamente y se desarrollan juntos.

El propósito fundacional es muy claro: cultivar y proporcionar talentos a las empresas, que también puedan resolver el problema del empleo. Sin embargo, la promesa de la dirección propagandística a los estudiantes es exagerada y debe ser considerada y determinada cuidadosamente. En general no es la mejor opción.

¿Cuáles son las principales áreas de aplicación actuales de la inteligencia artificial?

Las principales áreas de aplicación de la inteligencia artificial son: 1. Campo de aprendizaje de refuerzo; 2. Campo de generación de modelos; 3. Campo de red de almacenamiento; 8. Campo de gestión logística;

1. Campo del aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo (Aprendizaje por refuerzo) es un método de aprendizaje a través de la experimentación y el error. Está inspirado en el proceso de aprendizaje humano de nuevas habilidades. En el caso clásico del aprendizaje por refuerzo, pedimos a los participantes que tomen medidas para maximizar los resultados de la retroalimentación observando la situación actual. Cada vez que se realiza una acción, el experimentador recibe retroalimentación del entorno, por lo que puede determinar si el efecto de la acción es positivo o negativo.

2. Generar campos de modelo

A través de la recopilación de una gran cantidad de muestras, los modelos generados por la inteligencia artificial tienen grandes similitudes. En otras palabras, si los datos de entrenamiento son una imagen de un rostro humano, entonces el modelo obtenido después del entrenamiento también es una imagen sintética similar a un rostro humano.

Ian Goodfellow, un destacado experto en inteligencia artificial, nos propuso dos ideas nuevas: una es el generador, que es responsable de sintetizar los datos de entrada en contenido nuevo; juzgar el contenido generado por el generador Verdadero o falso. De esta manera, el generador debe aprender repetidamente el contenido sintetizado hasta que el discriminador no pueda determinar la autenticidad del contenido del generador.

3. Campos de la red de almacenamiento

Si un sistema de inteligencia artificial quiere adaptarse a diversos entornos como los humanos, debe dominar constantemente nuevas habilidades y aprender a aplicarlas. A las redes neuronales tradicionales les resulta difícil cumplir estos requisitos. Por ejemplo, si se entrena una red neuronal para resolver la tarea B después de la tarea A, entonces el modelo de red ya no es adecuado para la tarea A.

Actualmente existen algunas estructuras de red que permiten que el modelo tenga diferentes grados de capacidad de memoria. Las redes de memoria a corto y largo plazo pueden procesar y predecir series de tiempo; las redes neuronales progresivas pueden aprender relaciones horizontales entre modelos independientes, extraer las mismas características y completar nuevas tareas.

4. Campo de aprendizaje de datos

Durante mucho tiempo, los modelos de aprendizaje profundo requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento para lograr los mejores resultados. Sin datos de entrenamiento a gran escala, los modelos de aprendizaje profundo no lograrán los mejores resultados. Por ejemplo, cuando utilizamos sistemas de inteligencia artificial para resolver tareas que carecen de datos, surgen varios problemas. Existe un método llamado aprendizaje por transferencia, que consiste en transferir el modelo entrenado a una nueva tarea para que el problema se pueda resolver fácilmente.

5. Campo del entorno de simulación

Si los sistemas de inteligencia artificial se van a aplicar a la vida real, entonces la inteligencia artificial debe tener características de aplicabilidad. Por lo tanto, desarrollar un entorno digital que simule el mundo físico y el comportamiento reales nos brindará la oportunidad de probar la inteligencia artificial. El entrenamiento en estos entornos simulados puede ayudarnos a comprender los principios de aprendizaje de los sistemas de inteligencia artificial y cómo mejorar el sistema. También nos proporciona un modelo que se puede aplicar a entornos reales.

6. Campo de la tecnología médica

En la actualidad, los algoritmos de imágenes verticales y la tecnología de procesamiento del lenguaje natural pueden satisfacer básicamente las necesidades de la industria médica. Han aparecido en el mercado muchos proveedores de servicios técnicos. como Suntech Cloud, que proporciona tecnología inteligente de imágenes médicas, Zhiweixin Branch, que desarrolla sistemas de diagnóstico médico de reconocimiento celular con inteligencia artificial, y Ruoshui Medical, que proporciona plataformas de servicios de diagnóstico auxiliares inteligentes, así como procesamiento estadístico de datos médicos. Aunque la atención médica inteligente juega un papel importante en el diagnóstico y tratamiento auxiliar, la predicción de enfermedades, el diagnóstico asistido por imágenes médicas, la investigación y el desarrollo de fármacos, etc. Debido a la falta de circulación de datos de imágenes médicas y registros médicos electrónicos entre hospitales, la cooperación entre empresas y hospitales no es transparente, lo que genera conflictos entre el desarrollo de tecnología y el suministro de datos.

7. En el campo de la educación

Empresas como iFlytek y School Education han comenzado a explorar la aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la educación. Mediante el reconocimiento de imágenes, podemos utilizar máquinas para calificar exámenes, identificar preguntas y responder preguntas. La pronunciación se puede corregir y mejorar mediante el reconocimiento de voz; la interacción persona-computadora puede responder preguntas en línea.

La educación con IA+ puede mejorar hasta cierto punto la distribución y el costo de los docentes en la industria educativa y proporcionar a docentes y estudiantes métodos de aprendizaje más eficientes desde el nivel de herramientas, pero no puede tener un impacto más sustancial en el contenido educativo.

8. Campo de la gestión logística

Utilizando tecnologías como la búsqueda inteligente, la planificación del razonamiento, la visión por computadora y los robots inteligentes, la industria de la logística ha automatizado procesos como la distribución, carga y descarga, transporte y almacenamiento. La transformación básicamente puede lograr una operación no tripulada. Por ejemplo, los big data se pueden utilizar para la planificación inteligente de la distribución de mercancías, la optimización del suministro logístico, la adecuación de la demanda, la asignación de recursos logísticos, etc.

Escuela de formación en pruebas de software

Una institución de formación en pruebas de software más confiable debería elegir Qianfeng Education. El hecho de que una institución de formación en pruebas de software sea confiable o no depende de la institución de formación que elija. Qianfeng Education Software Training Institution se ha centrado en brindar a los clientes capacitación laboral en pruebas de software durante más de diez años. Los profesores tienen una rica experiencia práctica, un plan de estudios científico, 0 conocimientos básicos, un amplio contenido didáctico y una gran capacidad práctica. Enseñanza finamente calificada, cursos de enseñanza a medida y progreso para los clientes. Qianfeng Education tiene cursos abiertos en línea gratuitos sobre pruebas de software.

Qianfeng Education adopta un modelo de formación presencial de curso completo, de alta calidad y con gran experiencia. El plan de estudios de la materia sigue de cerca las necesidades de las empresas y cuenta con servicios para estudiantes y gestión de enseñanza integrados a nivel nacional. y continúa explorando y avanzando en el camino del desarrollo de la educación vocacional. Qianfeng cuenta ahora con un equipo de enseñanza e investigación de 100 personas y un equipo de enseñanza de 300 personas. Todos los instructores provienen de fábricas de primera línea, tienen experiencia tanto práctica como docente y enseñan cara a cara durante todo el curso. Qianfeng Education Group ha establecido una cooperación para la transferencia de talentos con más de 4.000 empresas nacionales y una cooperación laboral y de formación práctica con más de 500 universidades. Proporciona decenas de miles de ingenieros de desarrollo móvil a las principales empresas cada año. Cada año, cientos de miles de estudiantes se benefician de los seminarios técnicos, las clases de formación técnica, las clases abiertas en línea y los vídeos didácticos gratuitos organizados por Qianfeng Education. Fundada en Beijing en 2011, adhiriéndose a los valores fundamentales de "educar a las personas con corazón y educar a las personas con ingenio", basada en la educación y capacitación vocacional de pruebas generales de software cara a cara, se ha desarrollado en tres segmentos comerciales principales: formación educativa, servicios universitarios y servicios empresariales.