This gave me a real framework for thinking about hallucination detection and scoring rubrics instead of just eyeballing outputs. The section on building evaluation datasets was the most useful part for my actual work. My only complaint is the automation tooling demo felt a bit rushed near the end.
Grundlagen des Testens und Evaluierens von LLM-Anwendungen
Meistern Sie die Grundlagen des Testens von Large Language Model-Anwendungen, indem Sie lernen, wie man Evaluierungsdatensätze erstellt, moderne Metriken anwendet und RAG-Systeme bewertet.
-
💬
KI-Tutor
Stelle Fragen zu jeder Lektion und erhalte jederzeit sofort eine klare Antwort. -
🕐
Jederzeit starten
Keine Zeitpläne oder Fristen – lerne in deinem Tempo, wann es dir passt. -
🌐
Auf Deutsch
Lektionen, Aufgaben und Zertifikat – alles vollständig in deiner Sprache.
Über diesen Kurs
Da Large Language Models (LLMs) zu einem zentralen Bestandteil moderner Software werden, ist die Gewährleistung ihrer Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Sicherheit wichtiger denn je. Der Aufbau einer KI-Anwendung ist nur der erste Schritt; zu wissen, wie man deren Ausgaben systematisch testet und evaluiert, macht sie erst einsatzbereit für die Produktion. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernprinzipien der LLM-Qualitätssicherung. Sie beginnen mit grundlegender KI-Terminologie und untersuchen schrittweise, wie man die Modellleistung misst, Evaluierungsdatensätze strukturiert und Regressionstests implementiert. Durch das Lesen praktischer Szenarien und schriftlicher Code-Snippets werden Sie entdecken, wie Sie von der manuellen Prompt-Prüfung zu automatisierten, skalierbaren Testmethoden übergehen.
Was Sie lernen werden:
* Verstehen Sie grundlegende LLM-Konzepte, einschließlich der Unterschiede zwischen Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
* Entwerfen und kuratieren Sie robuste Evaluierungsdatensätze, die auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
* Wenden Sie moderne Evaluierungsmetriken an, um die Qualität der Textgenerierung, Relevanz und faktische Genauigkeit zu bewerten.
* Implementieren Sie Regressionstests, um sicherzustellen, dass Modell-Updates oder Prompt-Änderungen bestehende Funktionen nicht beeinträchtigen.
* Evaluieren Sie RAG-Architekturen unter Verwendung zeitgemäßer Muster wie LLM-as-a-judge und Context-Relevance-Scoring.
* Üben Sie grundlegende Sicherheitstest-Konzepte, um Prompt Injection-Schwachstellen zu identifizieren und zu entschärfen.
Das Curriculum fließt logisch von grundlegenden Definitionen der KI-Evaluierung hin zu praktischen Test-Workflows. Sie werden schrittweise schriftliche Beispiele durchgehen, die zeigen, wie man zuverlässige Test-Pipelines für moderne KI-Anwendungen aufbaut. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, QA-Profis und angehende Entwickler mit grundlegenden Programmierkenntnissen, die lernen möchten, wie man KI-Anwendungen testet. Es sind keine Vorkenntnisse in Machine Learning erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die notwendigen Fähigkeiten aufzubauen, um moderne LLM-Anwendungen sicher zu evaluieren und zu testen.
Was du erhältst
-
📜
Abschlusszertifikat
Füge es deinem LinkedIn-Profil hinzu -
💬
Persönlicher AI-Tutor
Bei einer Lektion nicht weitergekommen? Frag deinen integrierten Tutor jederzeit alles, was du möchtest. -
🎧
Audioversion enthalten
Lerne unterwegs — kein Bildschirm nötig -
♾️
Lebenslanger Zugang
Komme jederzeit zurück, kein Ablauf -
📱
Smartphone oder Computer
Auf jedem Gerät, überall -
💸
14 Tage Rückgaberecht
Ohne Wenn und Aber -
⚡
Kurz und fokussiert
2 Std. 54 Min. praktische Inhalte
Bewertungen (18)
ハルシネーション検出の解説が特に良かった
El curso explica muy bien cómo diseñar casos de prueba para aplicaciones de LLM, aunque la parte de métricas automatizadas se queda un poco corta.
ইভ্যালুয়েশন ডেটাসেট বানানো আর RAG সিস্টেম যাচাই করার অংশটা সত্যিই দারুণ কাজে লেগেছে।
Changed how I test prompts entirely.
The module on building evaluation datasets alone was worth going through this course slowly and taking notes.
LLM एप्लिकेशन के लिए टेस्ट केस डिज़ाइन करना सिखाने वाला यह कोर्स बहुत प्रैक्टिकल है और उदाहरण बिल्कुल असली प्रोजेक्ट जैसे हैं।
Clear, practical, exactly what I needed.
Ce cours couvre bien les bases de l'évaluation des applications LLM, avec des exemples concrets sur la détection des hallucinations et les métriques de scoring. Le rythme est un peu rapide sur la partie automatisation des tests, il faut parfois revenir en arrière. Dans l'ensemble ça m'a donné une méthode claire pour structurer mes propres tests.
Malinaw ang paliwanag tungkol sa pag-eevaluate ng LLM outputs, pero medyo mabilis ang bahagi tungkol sa mga scoring rubric kaya kailangan mo ulit-ulitin panoorin.
Ich habe schon einige technische Kurse gemacht, aber dieser hier bringt das Thema LLM-Testing wirklich strukturiert auf den Punkt. Besonders gut fand ich den Teil über Halluzinationserkennung und wie man daraus konkrete Testfälle ableitet, das war vorher für mich immer ein bisschen diffus. Auch die Erklärung von Evaluationsmetriken wie Genauigkeit versus Konsistenz war anschaulich mit echten Beispielen unterlegt. Die Übungen zwischen den Lektionen zwingen einen dazu, selbst Testszenarien zu schreiben statt nur zuzuschauen, was den Lerneffekt deutlich erhöht. Am Ende hatte ich ein funktionierendes kleines Evaluationsskript, das ich direkt für ein eigenes Projekt anpassen konnte, und das Gefühl, das Thema jetzt wirklich im Griff zu haben. Für jeden, der von reinem Prompt-Basteln zu systematischem Testen wechseln will, ein echter Fortschritt.
O curso explica bem como montar testes para aplicações de LLM, mas senti falta de mais exemplos usando frameworks de avaliação automatizada.
คอร์สนี้อธิบายเรื่องการทดสอบแอปพลิเคชัน LLM ได้ชัดเจนมาก โดยเฉพาะส่วนที่พูดถึงการตรวจจับ hallucination และการออกแบบ metric สำหรับประเมินผล แถมมีตัวอย่างจากโปรเจกต์จริงให้ลองทำตามทีละขั้นด้วย เรียนจบแล้วรู้สึกว่าเขียน test case ได้เป็นระบบขึ้นเยอะ
Finally a course that treats LLM evaluation as an actual engineering discipline instead of vague best practices.
Курс отлично объясняет, как выстраивать пайплайн оценки LLM-приложений — после третьего модуля я наконец понял, зачем нужны регрессионные тесты для промптов.
Solid intro to evaluating LLM outputs, though I wish there was more on setting up automated regression tests instead of just manual scoring.
Aprendí a estructurar pruebas de regresión para prompts de una forma que nunca había visto explicada tan claramente.
इस कोर्स ने LLM एप्लिकेशन्स की टेस्टिंग को बिल्कुल नए नज़रिए से समझाया। हैलुसिनेशन डिटेक्ट करने और evaluation metrics बनाने वाले हिस्से खासकर बहुत उपयोगी लगे। हर वीडियो के बाद खुद से टेस्ट केस लिखने का अभ्यास दिया गया जिससे कॉन्सेप्ट अच्छे से बैठ गए।
Andere belegten auch
🎓 Mit Zertifikat
Private KI mit Open-Source-LLMs: Lokale Bereitstellung, RAG und Agenten
Zertifikat
Praxis
$14.99
→
🔥 Beliebt
🎓 Mit Zertifikat
AI Voice Cloning: Erstellen Sie Ihre persönliche digitale Stimme
Zertifikat
Praxis
$14.99
→
🔥 Beliebt
🎓 Mit Zertifikat
KI für ESL-Lehrkräfte: Lektionen, Texte und Tests
Zertifikat
Praxis
$14.99
→
🔥 Beliebt
🎓 Mit Zertifikat
Generative AI für Tattoo-Künstler: Design und Platzierung
Zertifikat
Praxis
$14.99
→
Häufige Fragen
Was brauche ich, um diesen Kurs zu belegen? +
Nur Telefon oder Computer mit Internet. Keine Installation, keine spezielle Hardware.
Wie kann ich bezahlen? +
Per Karte über Stripe. Wir speichern keine Kartendaten — Stripe übernimmt das sicher.
Kann ich eine Rückerstattung erhalten? +
Ja — volle Rückerstattung innerhalb von 14 Tagen, ohne Wenn und Aber.
Wie lange habe ich Zugang? +
Für immer. Nach dem Kauf kannst du jederzeit zum Kurs zurückkehren.
Erhalte ich ein Zertifikat? +
Ja. Nach Abschluss erhältst du ein Zertifikat, das du in dein LinkedIn-Profil aufnehmen kannst.
Entwickelt für Lernende in
Tech
Design
Finanzen
Marketing
Gesundheit
Bildung
Gastgewerbe
Produktion