أسس اختبار نماذج التعلم الآلي و AI

مع تزايد دمج الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة في البرمجيات اليومية، أصبح ضمان موثوقيتها وسلامتها ودقتها أكثر أهمية من أي وقت مضى. تقصر أساليب اختبار البرمجيات التقليدية عند تطبيقها على الطبيعة الاحتمالية لـ AI الحديث. تقدم هذه الدورة مقدمة واضحة وخطوة بخطوة لتقييم نماذج التعلم الآلي، و LLMs الأساسية، والوكلاء المحادثين، مما يمنحك المهارات اللازمة لتصميم استراتيجيات اختبار قوية. ما ستتعلمه: - فهم الاختلافات الأساسية بين اختبار البرمجيات التقليدية وتقييم أنظمة AI الاحتمالية. - تطبيق تقنيات تقسيم البيانات مثل K-Fold cross-validation لمنع الإفراط في الملاءمة (overfitting) وضمان تعميم موثوق للنموذج. - تقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام معايير صناعية مثل MMLU و HumanEval و BLEU. - تقييم أداء الروبوتات الدردشة (chatbot) و AI للمحادثة من حيث الدقة والسلامة والاتساق. - تطبيق أنماط الاختبار الحديثة لأنظمة Retrieval-Augmented Generation (RAG)، والتحقق من دقة الاسترجاع وتوليد الاستجابة. - تحديد واختبار المخاطر الأخلاقية، والتحيز (bias)، والسمية (toxicity)، ونقاط الضعف الأمنية مثل prompt injection. ستبدأ بمصطلحات الاختبار الأساسية ومفاهيم التعلم الآلي التأسيسية قبل الانتقال إلى مقاييس التقييم المتقدمة لـ AI التوليدي. من خلال الشروحات المكتوبة الواضحة والتمارين المفاهيمية العملية، ستتعلم كيفية تصميم مسارات اختبار شاملة (end-to-end). تم تصميم هذه الدورة لمهندسي ضمان الجودة المبتدئين (QA engineers)، والمطورين، وعشاق AI الذين يرغبون في الانتقال إلى مجال سلامة وتقييم AI. لا تتطلب خلفية رياضية متقدمة أو خبرة في البرمجة. ابدأ في بناء أنظمة AI أكثر أمانًا وموثوقية اليوم.