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.
Mga Batayan ng Pagsubok at Ebalwasyon ng LLM Application
Kabisaduhin ang mga pundasyon ng pagsubok sa mga Large Language Model application sa pamamagitan ng pag-aaral kung paano bumuo ng mga evaluation dataset, mag-apply ng mga modernong metric, at mag-assess ng mga RAG system.
-
💬
AI instructor
Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras. -
🕐
Magsimula anumang oras
Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan. -
🌐
Sa Filipino
Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.
Tungkol sa kursong ito
Habang nagiging sentro ang mga Large Language Models (LLMs) sa modernong software, ang pagtiyak sa kanilang reliability, accuracy, at safety ay mas kritikal kaysa dati. Ang pagbuo ng isang AI application ay unang hakbang lamang; ang pag-alam kung paano sistematikong subukan at i-evaluate ang mga output nito ang nagpapaging production-ready dito. Ang text-based na kurso na ito ay gagabay sa iyo sa mga pangunahing prinsipyo ng LLM quality assurance. Magsisimula ka sa mga pangunahing terminolohiya ng AI at unti-unting tutuklasin kung paano sukatin ang performance ng model, i-structure ang mga evaluation dataset, at mag-implement ng mga regression test. Sa pamamagitan ng pagbabasa ng mga praktikal na senaryo at mga nakasulat na code snippet, matutuklasan mo kung paano lumipat mula sa manual na prompt-checking patungo sa mga automated at scalable na testing methodology.
Ang iyong matututunan:
- Unawain ang mga pangunahing konsepto ng LLM, kabilang ang mga pagkakaiba sa pagitan ng fine-tuning at Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Mag-design at mag-curate ng mga matatag na evaluation dataset na iniangkop sa mga partikular na use case ng application.
- Mag-apply ng mga modernong evaluation metric upang i-assess ang kalidad ng text generation, relevance, at factual accuracy.
- Mag-implement ng regression testing upang matiyak na ang mga update sa model o mga pagbabago sa prompt ay hindi nagpapababa sa kalidad ng mga kasalukuyang feature.
- I-evaluate ang mga RAG architecture gamit ang mga kontemporaryong pattern tulad ng LLM-as-a-judge at context-relevance scoring.
- Magsanay ng mga pangunahing konsepto ng security testing upang matukoy at ma-mitigate ang mga prompt injection vulnerability.
Ang kurikulum ay lohikal na dumadaloy mula sa mga pangunahing depinisyon ng AI evaluation patungo sa mga praktikal na testing workflow. Magbabasa ka ng mga step-by-step na nakasulat na halimbawa na nagpapakita kung paano mag-set up ng mga reliable na testing pipeline para sa mga modernong AI application. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga baguhan, mga QA professional, at mga nagnanais na maging developer na may pangunahing kaalaman sa programming na gustong matutunan kung paano subukan ang mga AI application. Walang kinakailangang naunang kadalubhasaan sa machine learning. Simulan ang pagbabasa ngayon upang mabuo ang mga kasanayang kinakailangan upang may kumpiyansang i-evaluate at subukan ang mga modernong LLM application.
Ang makukuha mo
-
📜
Certificate ng pagtatapos
Idagdag sa LinkedIn profile mo -
💬
Personal na AI tutor
Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan. -
🎧
Kasama ang audio version
Mag-aral kahit saan — hindi kailangan ng screen -
♾️
Lifetime access
Bumalik anumang oras, walang expiry -
📱
Telepono o computer
Gumagana saanman, kahit anong device -
💸
14-day refund
Walang tanong -
⚡
Maikli at focused
2 oras 54 min ng practical content
Mga review (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।
Kinuha rin ng iba
🔥 Sikat
🎓 May sertipiko
Generative AI para sa mga Tattoo Artist: Disenyo at Paglalagay
Sertipiko
Pagsasanay
AED 50.00
→
🔥 Sikat
🎓 May sertipiko
AI Voice Cloning: Buuin ang Iyong Personal na Digital Voice
Sertipiko
Pagsasanay
AED 50.00
→
🔥 Sikat
🎓 May sertipiko
AI para sa mga Guro ng ESL: Mga Aralin, Teksto, at Pagsusulit
Sertipiko
Pagsasanay
AED 50.00
→
🔥 Sikat
🎓 May sertipiko
Mga Pundasyon ng LLMOps: Pag-deploy, Pag-version, at Pag-monitor sa mga LLM
Sertipiko
Pagsasanay
AED 50.00
→
Mga madalas itanong
Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +
Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.
Paano ako magbabayad? +
Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.
Pwede ba akong mag-refund? +
Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.
Hanggang kailan ang access ko? +
Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.
Makakakuha ba ako ng certificate? +
Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.
Para sa mga learner sa
Tech
Design
Finance
Marketing
Healthcare
Edukasyon
Hospitality
Manufacturing