2. **데이터 전처리**: 수집한 데이터를 AI 모델에 입력 가능한 형태로 전처리합니다. 예를 들어, 자연어 처리를 위해 텍스트 데이터를 토큰화하거나, 이미지 데이터를 정규화하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

3. **AI 모델 훈련**: 전처리한 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련시킵니다. 이 과정은 해당 프로젝트에서 사용하는 AI 기술과 목적에 따라 달라질 수 있습니다.

4. **AI 모델 적용**: 훈련된 AI 모델을 사용하여 셀레늄을 통해 웹 테스트를 자동화합니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델을 사용하여 웹 페이지의 특정 이미지를 확인하거나, 자연어 처리 기반의 모델을 사용하여 웹 페이지의 특정 문장을 분석하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
```python
from selenium import webdriver
import tensorflow as tf

# 웹 드라이버 초기화
driver = webdriver.Chrome()

# 웹 페이지 접속
driver.get("https://www.example.com")

# 이미지 분류 AI 모델 로드
model = tf.keras.models.load_model("image_classification_model.h5")

# 이미지 데이터 수집 및 전처리
image_element = driver.find_element_by_id("image-id")
image_data = preprocess_and_convert_to_array(image_element)

# 이미지 분류
predicted_label = model.predict(image_data)

# 분석 결과 출력
print("Predicted label: ", predicted_label)

# 브라우저 종료
driver.quit()