Fondamenti di Ingegneria AI: Valutazione di Diagrammi e Punteggi di Output

Costruire applicazioni AI è facile, ma garantire che producano risultati affidabili e di alta qualità in modo coerente è una sfida ingegneristica importante. La valutazione sistematica è la chiave per passare da prompt imprevedibili a sistemi AI pronti per la produzione. In questo corso, imparerai i principi fondamentali della valutazione dell'ingegneria AI, concentrandoti su flussi di valutazione basati su diagrammi e punteggi basati sull'output. Scoprirai come monitorare le prestazioni, impostare rigorosi casi di test e perfezionare i tuoi prompt in base a metriche strutturate e riproducibili. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della valutazione AI e perché i test sistematici sono essenziali per le applicazioni LLM. - Configurare pipeline di valutazione basate su diagrammi per mappare e testare complessi flussi di lavoro AI multi-fase. - Implementare punteggi basati sull'output per valutare e convalidare automaticamente le risposte LLM. - Progettare casi di test robusti che mirano a specifiche modalità di errore e casi limite nei tuoi prompt. - Applicare moderni pattern di valutazione, inclusi LLM-as-a-judge e convalida dell'output strutturato. - Analizzare le metriche di valutazione per apportare miglioramenti basati sui dati alla tua pipeline di ingegneria AI. Il corso inizia con la terminologia essenziale e la filosofia dei test AI prima di guidarti attraverso l'implementazione passo-passo di punteggi di valutazione personalizzati. Leggerai esempi pratici e analizzerai pattern di codice progettati per rendere i tuoi sistemi AI affidabili e prevedibili. Questo corso è pensato per ingegneri AI principianti, sviluppatori di software e prompt designer che vogliono andare oltre i test manuali. Non è richiesta alcuna conoscenza avanzata di machine learning. Inizia a costruire sistemi AI più affidabili oggi stesso padroneggiando i fondamenti della valutazione AI moderna.