智能软件测评理论、方法和实践

本书旨在为智能软件测评领域提供一套全面且深入的知识体系，其最大特色在于理论、方法、工具与实践的深度融合。在理论层面，系统阐述智能软件测评所涉及的各类基础理论，为测评方法的设计与实施奠定坚实的理论基础。在方法上，详细介绍智能软件测评的各类方法论，同时，紧密结合当前行业实际，对主流测评工具与平台进行深入剖析，介绍其功能特点、使用方法及在实际项目中的应用案例。

陈旭灿，天津（滨海）人工智能创新中心主任，有多年人工智能领域科研项目质量和测试工作经验。近年来，分别在国际顶级期刊共发表高水平论文50余篇，引用达2000余次,申请发明专利10余项，出版图书2种。并承担多项国家自然科学基金青年项目。

第一部分 基础篇：概述1. 智能软件的定义与特征1.1 智能软件的核心概念1.2 智能软件的特点和分类 1.3 智能软件与传统软件的区别 1.4 智能软件的应用领域与典型场景 2. 智能软件测评的必要性与挑战2.1 智能软件测评的特殊性 2.2 测评目标 2.3 智能软件测评发展历程与现状2.4 当前行业痛点与技术挑战第二部分 方法论：智能软件测评体系3. 智能软件测评相关理论基础3.1 智能软件测评理论涵盖的基础学科3.2 智能软件测评理论涵盖的传统测评理论和机器学习测评理论3.3 测评指标体系构建 4. 智能软件测评框架设计4.1 需求分析与测评目标定义4.2 智能软件质量模型 4.3 测试场景的构建5. 算法与模型测评方法5.1 机器学习模型评估指标 5.2 模型泛化能力与过拟合检测5.3 鲁棒性测试5.4 可解释性评估 6. 数据质量与偏见检测6.1 数据集的代表性评估6.2 数据偏见识别与缓解策略6.3 数据隐私合规性检测7. 伦理与安全测评7.1 伦理风险分析 7.2 安全漏洞检测 第三部分 工具与实践：测评技术与案例8. 主流测评工具与平台8.1 开源工具 8.2 AI竞赛平台的测评实践 8.3 自动化测试框架设计8.4 智能软件测评流程 9. 典型智能系统测评案例9.1 自然语言处理系统 9.2 计算机视觉系统9.3 自动驾驶软件 9.4 基于机器学习的目标检测系统10. 行业应用场景测评实践 10.1 医疗AI系统的可靠性与合规性测评 10.2 金融风控模型的公平性与可解释性测评10.3 教育推荐系统的个性化效果评估第四部分 前沿与未来：智能测评的发展趋势11. 新兴测评技术11.1 基于强化学习的自适应测试11.2 多模态智能系统的联合评估11.3 人机协同测评11.4 基于生成对抗网络的测评技术12. 标准化与政策法规12.1 国际测评标准12.2 各国AI伦理与测评法规对比12.3 标准与法规发展趋势13. 未来挑战与研究方向13.1 超大规模模型的测评难题13.2 动态环境下的持续测评13.3 测评工具链的自动化与智能化13.4 人工智能伦理与法律合规性测评难题附录A.常用测评指标速查表 B.开源数据集与工具清单C.参考文献