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引言随着人工智能技术的快速发展，其在软件工程中的应用也越来越广泛。本次毕业设计旨在探讨人工智能在软件工程中的应用，通过实践项目来深入理解并掌握相关知识。项目背景传统的软件开发过程中，存在大量的重复性和繁琐的任务，如代码审查、缺陷预测、自动测试等。这些任务不仅消耗了大量的人力资源，而且容易出错。因此，借助人工智能技术，可以大大提高软件开发的效率和质量。项目目标本项目旨在实现一个基于人工智能技术的自动化软件测试工具。通过训练机器学习模型，实现对软件缺陷的自动预测和检测，从而减少人工干预，提高测试效率。技术栈Python作为主要的编程语言，Python具有简洁易读、开发效率高等优点，非常适合用于实现本项目TensorFlow/PyTorch作为深度学习框架，用于训练机器学习模型Selenium/Appium用于自动化软件测试，模拟用户操作，实现自动化测试实现方案数据收集收集大量的软件缺陷数据，包括缺陷描述、代码片段、测试用例等数据预处理对收集到的数据进行清洗、标注和特征提取，以便用于训练机器学习模型模型训练使用深度学习技术，训练一个能够预测软件缺陷的模型自动化测试利用Selenium或Appium等工具，实现自动化软件测试，将训练好的模型应用于实际项目中，验证其效果预期成果通过本次毕业设计，预期能够实现对软件缺陷的自动预测和检测，提高软件测试的效率和质量。同时，通过实践项目，加深对人工智能技术在软件工程中应用的理解和掌握。总结本次毕业设计通过实践项目，探讨了人工智能在软件工程中的应用，实现了一个基于人工智能技术的自动化软件测试工具。通过本次实践，不仅提高了软件开发效率和质量，而且加深了对人工智能技术的理解和掌握。