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.
Asas Pengujian dan Penilaian Aplikasi LLM
Kuasai asas pengujian aplikasi Large Language Model dengan mempelajari cara membina set data penilaian, menggunakan metrik moden, dan menilai sistem RAG.
-
💬
Pengajar AI
Tanya tentang mana-mana pelajaran dan dapatkan jawapan jelas serta-merta, bila-bila masa. -
🕐
Mula bila-bila masa
Tiada jadual atau tarikh akhir — belajar mengikut rentak sendiri, bila-bila masa. -
🌐
Dalam bahasa Melayu
Pelajaran, tugasan dan sijil — semuanya sepenuhnya dalam bahasa anda.
Tentang kursus ini
Memandangkan Large Language Models (LLMs) menjadi pusat kepada perisian moden, memastikan kebolehpercayaan, ketepatan, dan keselamatannya adalah lebih kritikal berbanding sebelum ini. Membina aplikasi AI hanyalah langkah pertama; mengetahui cara menguji dan menilai outputnya secara sistematik adalah perkara yang menjadikannya sedia untuk pengeluaran. Kursus berasaskan teks ini akan membimbing anda melalui prinsip teras jaminan kualiti LLM. Anda akan bermula dengan terminologi AI asas dan secara beransur-ansur meneroka cara mengukur prestasi model, menstruktur set data penilaian, dan melaksanakan ujian regresi. Dengan membaca senario praktikal dan coretan kod bertulis, anda akan menemui cara untuk beralih daripada penyemakan prompt manual kepada metodologi pengujian automatik yang boleh diskalakan.
Apa yang akan anda pelajari:
- Memahami konsep asas LLM, termasuk perbezaan antara fine-tuning dan Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Mereka bentuk dan mengurus set data penilaian yang teguh yang disesuaikan dengan kes penggunaan aplikasi tertentu.
- Menggunakan metrik penilaian moden untuk menilai kualiti penjanaan teks, kaitan, dan ketepatan fakta.
- Melaksanakan pengujian regresi untuk memastikan kemas kini model atau perubahan prompt tidak menjejaskan ciri sedia ada.
- Menilai seni bina RAG menggunakan corak kontemporari seperti LLM-as-a-judge dan pemarkahan kaitan konteks.
- Mempraktikkan konsep pengujian keselamatan asas untuk mengenal pasti dan mengurangkan kerentanan prompt injection.
Kurikulum ini mengalir secara logik daripada definisi asas penilaian AI kepada aliran kerja pengujian praktikal. Anda akan membaca contoh bertulis langkah demi langkah yang menunjukkan cara menyediakan saluran paip pengujian yang boleh dipercayai untuk aplikasi AI moden. Kursus ini direka untuk pemula, profesional QA, dan pembangun yang bercita-cita tinggi dengan pengetahuan pengaturcaraan asas yang ingin belajar cara menguji aplikasi AI. Tiada kepakaran machine learning sedia ada diperlukan. Mula membaca hari ini untuk membina kemahiran yang diperlukan untuk menilai dan menguji aplikasi LLM moden dengan yakin.
Apa yang anda dapat
-
📜
Sijil tamat
Tambah ke profil LinkedIn anda -
💬
Tutor AI peribadi
Tersekat dalam pelajaran? Tanya tutor terbina dalam kamu apa sahaja, bila-bila masa. -
🎧
Termasuk versi audio
Belajar sambil bergerak — tanpa skrin -
♾️
Akses seumur hidup
Kembali bila-bila masa, tiada tamat tempoh -
📱
Telefon atau komputer
Berfungsi di mana-mana, mana-mana peranti -
💸
Pulangan 14 hari
Tanpa soalan -
⚡
Pendek dan fokus
2 jam 54 min kandungan praktikal
Ulasan (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।
Pelajar lain juga mengambil
🔥 Popular
🎓 Dengan sijil
Generative AI untuk Artis Tatu: Reka Bentuk dan Peletakan
Sijil
Amali
$14.99
→
🔥 Popular
🎓 Dengan sijil
Pengklonan Suara AI: Bina Suara Digital Peribadi Anda
Sijil
Amali
$14.99
→
🔥 Popular
🎓 Dengan sijil
AI untuk Guru ESL: Pelajaran, Teks, dan Ujian
Sijil
Amali
$14.99
→
🔥 Popular
🎓 Dengan sijil
Asas LLMOps: Deploy, Versi, dan Pantau LLM
Sijil
Amali
$14.99
→
Soalan lazim
Apa yang saya perlukan untuk mengikuti kursus ini? +
Hanya telefon atau komputer dengan internet. Tiada pemasangan, tiada perkakasan khas.
Bagaimana untuk membayar? +
Dengan kad melalui Stripe. Kami tidak menyimpan butiran kad — Stripe menguruskannya dengan selamat.
Bolehkah saya dapatkan bayaran balik? +
Ya — pulangan penuh dalam 14 hari, tanpa soalan.
Berapa lama saya akan mempunyai akses? +
Selamanya. Setelah membeli, kursus adalah milik anda — boleh lawat semula bila-bila masa.
Adakah saya akan mendapat sijil? +
Ya. Setelah tamat, anda akan menerima sijil yang boleh ditambah ke profil LinkedIn anda.
Direka untuk pelajar dalam
Teknologi
Reka bentuk
Kewangan
Pemasaran
Kesihatan
Pendidikan
Hospitaliti
Pembuatan