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.
LLM アプリケーションのテストと評価の基礎
評価用データセットの構築、最新のメトリクスの適用、RAG システムの評価方法を学び、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションのテストの基礎をマスターしましょう。
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AIインストラクター
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スケジュールも締め切りもなし。自分のペースで、好きなときに学べます。 -
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このコースについて
大規模言語モデル（LLM）が現代のソフトウェアの中心となるにつれ、その信頼性、正確性、安全性を確保することがかつてないほど重要になっています。AI アプリケーションを構築することは最初の一歩に過ぎません。その出力を体系的にテストし評価する方法を知ることこそが、本番環境への導入を可能にします。このテキストベースのコースでは、LLM の品質保証の核心的な原則をガイドします。基礎的な AI 用語から始まり、モデルのパフォーマンス測定、評価用データセットの構築、回帰テストの実装方法を段階的に探索します。実践的なシナリオやコードスニペットを読み進めることで、手動のプロンプトチェックから、自動化されたスケーラブルなテスト手法へと移行する方法を学びます。
学習内容：
- fine-tuning と Retrieval-Augmented Generation (RAG) の違いを含む、基礎的な LLM の概念を理解する。
- 特定のアプリケーションのユースケースに合わせた、堅牢な評価用データセットを設計・キュレーションする。
- 最新の評価メトリクスを適用して、テキスト生成の品質、関連性、事実の正確性を評価する。
- モデルの更新やプロンプトの変更が既存の機能を低下させないよう、回帰テストを実装する。
- LLM-as-a-judge やコンテキスト関連性スコアリングなどの現代的なパターンを使用して、RAG アーキテクチャを評価する。
- プロンプトインジェクションの脆弱性を特定し軽減するための、基本的なセキュリティテストの概念を実践する。
カリキュラムは、AI 評価の基本的な定義から実践的なテストワークフローへと論理的に流れます。現代の AI アプリケーション向けに信頼性の高いテストパイプラインを構築する方法を示す、ステップバイステップの事例を読み進めます。
このコースは、AI アプリケーションのテスト方法を学びたい初心者、QA プロフェッショナル、および基本的なプログラミング知識を持つ開発者志望の方を対象としています。事前の機械学習の専門知識は必要ありません。今日から読み始めて、現代の LLM アプリケーションを自信を持って評価・テストするために必要なスキルを身につけましょう。
得られるもの
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修了証
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パーソナルAIチューター
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無期限アクセス
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スマホでもPCでも
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14日返金保証
理由を聞きません -
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短く要点だけ
2時間54分の実践的な内容
レビュー (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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よくある質問
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