머신러닝 및 AI 모델 테스트 기초

인공지능과 대규모 언어 모델이 일상적인 소프트웨어에 통합됨에 따라, 그 신뢰성과 안전성, 정확성을 보장하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 전통적인 소프트웨어 테스트 방법은 현대 AI의 확률적 특성에 적용할 때 한계가 있습니다. 본 과정은 머신러닝 모델, 기본 LLM, 대화형 에이전트를 평가하는 명확하고 단계별적인 입문을 제공하며, 강력한 테스트 전략을 설계할 수 있는 기술을 길러줍니다. 학습 내용: - 전통적인 소프트웨어 테스트와 확률적 AI 시스템 평가 간의 근본적인 차이점 이해 - 과적합을 방지하고 안정적인 모델 일반화를 보장하기 위한 K-Fold 교차 검증과 같은 데이터 분할 기법 적용 - MMLU, HumanEval, BLEU와 같은 업계 표준 벤치마크를 사용한 대규모 언어 모델(LLM) 평가 - 정확성, 안전성, 일관성에 대한 챗봇 및 대화형 AI 성능 평가 - 검색 정확도와 응답 생성을 모두 검증하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템용 최신 테스트 패턴 구현 - 프롬프트 인젝션과 같은 윤리적 위험, 편향, 독성, 보안 취약점 식별 및 테스트 핵심 테스트 용어와 기초적인 머신러닝 개념부터 시작하여 생성형 AI를 위한 고급 평가 지표로 나아가게 됩니다. 명확한 텍스트 설명과 실용적인 개념 연습을 통해 엔드투엔드 테스트 파이프라인을 설계하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정은 AI 안전 및 평가 분야로 진출하고자 하는 초급 QA 엔지니어, 개발자, AI 애호가를 위해 설계되었습니다. 고급 수학적 배경이나 프로그래밍 경험은 필요하지 않습니다. 지금 바로 더 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축해 보세요.