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.
Foundations of LLM Application Testing और Evaluation
Large Language Model applications की टेस्टिंग के बुनियादी सिद्धांतों में महारत हासिल करें, यह सीखकर कि evaluation datasets कैसे बनाए जाते हैं, आधुनिक metrics कैसे लागू किए जाते हैं, और RAG systems का आकलन कैसे किया जाता है।
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इस कोर्स के बारे में
जैसे-जैसे Large Language Models (LLMs) आधुनिक सॉफ्टवेयर के केंद्र बनते जा रहे हैं, उनकी विश्वसनीयता, सटीकता और सुरक्षा सुनिश्चित करना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हो गया है। एक AI application बनाना केवल पहला कदम है; इसके आउटपुट को व्यवस्थित रूप से टेस्ट और evaluate करना ही इसे production-ready बनाता है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको LLM quality assurance के मुख्य सिद्धांतों के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा। आप बुनियादी AI शब्दावली से शुरुआत करेंगे और धीरे-धीरे यह पता लगाएंगे कि मॉडल के प्रदर्शन को कैसे मापा जाए, evaluation datasets को कैसे स्ट्रक्चर किया जाए, और regression tests को कैसे लागू किया जाए। व्यावहारिक परिदृश्यों और लिखित code snippets को पढ़कर, आप मैन्युअल prompt-checking से स्वचालित, स्केलेबल टेस्टिंग पद्धतियों में संक्रमण करना सीखेंगे।
आप क्या सीखेंगे: बुनियादी LLM अवधारणाओं को समझें, जिसमें fine-tuning और Retrieval-Augmented Generation (RAG) के बीच अंतर शामिल है। विशिष्ट application उपयोग के मामलों के लिए तैयार किए गए मजबूत evaluation datasets को डिज़ाइन और क्यूरेट करें। टेक्स्ट जनरेशन की गुणवत्ता, प्रासंगिकता और तथ्यात्मक सटीकता का आकलन करने के लिए आधुनिक evaluation metrics लागू करें। यह सुनिश्चित करने के लिए regression testing लागू करें कि मॉडल अपडेट या prompt परिवर्तन मौजूदा सुविधाओं को खराब न करें। LLM-as-a-judge और context-relevance scoring जैसे समकालीन पैटर्न का उपयोग करके RAG architectures का मूल्यांकन करें। prompt injection कमजोरियों की पहचान करने और उन्हें कम करने के लिए बुनियादी सुरक्षा टेस्टिंग अवधारणाओं का अभ्यास करें।
पाठ्यक्रम AI evaluation की बुनियादी परिभाषाओं से लेकर व्यावहारिक टेस्टिंग वर्कफ़्लो तक तार्किक रूप से चलता है। आप चरण-दर-चरण लिखित उदाहरणों को पढ़ेंगे जो प्रदर्शित करते हैं कि आधुनिक AI applications के लिए विश्वसनीय टेस्टिंग पाइपलाइन कैसे सेट की जाए। यह कोर्स शुरुआती लोगों, QA पेशेवरों और बुनियादी प्रोग्रामिंग ज्ञान वाले इच्छुक डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो AI applications को टेस्ट करना सीखना चाहते हैं। किसी पूर्व machine learning विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं है। आधुनिक LLM applications का आत्मविश्वास से मूल्यांकन और परीक्षण करने के लिए आवश्यक कौशल बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
♾️
लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
📱
फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
💸
14-दिन वापसी
बिना सवाल -
⚡
छोटा और केंद्रित
2 घंटे 54 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (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।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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