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.
Grondbeginselen van LLM Applicatie Testen en Evaluatie
Beheers de fundamenten van het testen van Large Language Model applicaties door te leren hoe je evaluatiedatasets bouwt, moderne metrieken toepast en RAG systemen beoordeelt.
-
💬
AI-instructeur
Stel vragen over elke les en krijg altijd meteen een duidelijk antwoord. -
🕐
Begin wanneer je wilt
Geen roosters of deadlines — leer in je eigen tempo, wanneer het jou uitkomt. -
🌐
In het Nederlands
Lessen, opdrachten en certificaat — alles volledig in jouw taal.
Over deze cursus
Nu Large Language Models (LLMs) centraal komen te staan in moderne software, is het waarborgen van hun betrouwbaarheid, nauwkeurigheid en veiligheid belangrijker dan ooit. Het bouwen van een AI applicatie is slechts de eerste stap; weten hoe je de outputs systematisch kunt testen en evalueren is wat het klaar maakt voor productie. Deze tekstgebaseerde cursus leidt je door de kernprincipes van LLM kwaliteitsborging. Je begint met fundamentele AI terminologie en verkent geleidelijk hoe je modelprestaties meet, evaluatiedatasets structureert en regressietesten implementeert. Door het lezen van praktische scenario's en geschreven code snippets, ontdek je hoe je de overstap maakt van handmatige prompt-checking naar geautomatiseerde, schaalbare testmethodologieën.
Wat je zult leren:
- Begrijp fundamentele LLM concepten, inclusief de verschillen tussen fine-tuning en Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Ontwerp en cureer robuuste evaluatiedatasets die zijn afgestemd op specifieke applicatie-use-cases.
- Pas moderne evaluatiemetrieken toe om de kwaliteit van tekstgeneratie, relevantie en feitelijke nauwkeurigheid te beoordelen.
- Implementeer regressietesten om ervoor te zorgen dat modelupdates of prompt-wijzigingen bestaande functies niet verslechteren.
- Evalueer RAG architecturen met behulp van hedendaagse patronen zoals LLM-as-a-judge en context-relevance scoring.
- Oefen basisconcepten voor beveiligingstesten om prompt injection kwetsbaarheden te identificeren en te beperken.
Het curriculum vloeit logisch voort van basisdefinities van AI evaluatie naar praktische testworkflows. Je leest stapsgewijze geschreven voorbeelden die laten zien hoe je betrouwbare testpipelines opzet voor moderne AI applicaties. Deze cursus is ontworpen voor beginners, QA professionals en aspirant-ontwikkelaars met basiskennis van programmeren die willen leren hoe ze AI applicaties moeten testen. Er is geen voorafgaande expertise in machine learning vereist. Begin vandaag nog met lezen om de vaardigheden op te bouwen die nodig zijn om vol vertrouwen moderne LLM applicaties te evalueren en te testen.
Wat je krijgt
-
📜
Voltooiingscertificaat
Voeg toe aan je LinkedIn-profiel -
💬
Persoonlijke AI-tutor
Vastgelopen bij een les? Vraag je ingebouwde tutor op elk moment van alles. -
🎧
Audioversie inbegrepen
Leer onderweg — geen scherm nodig -
♾️
Levenslange toegang
Kom altijd terug, geen einddatum -
📱
Telefoon of computer
Werkt overal, op elk apparaat -
💸
14 dagen retour
Geen vragen -
⚡
Kort en gericht
2 u 54 min praktische inhoud
Beoordelingen (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।
Lerenden namen ook
🎓 Met certificaat
Privé-AI met open source-LLM's: lokale implementatie, RAG en agenten
Certificaat
Praktijk
$14.99
→
🔥 Populair
🎓 Met certificaat
AI Voice Cloning: Bouw Je Persoonlijke Digitale Stem
Certificaat
Praktijk
$14.99
→
🔥 Populair
🎓 Met certificaat
AI voor ESL-docenten: Lessen, teksten en toetsen
Certificaat
Praktijk
$14.99
→
🔥 Populair
🎓 Met certificaat
Generative AI voor tattoo-artiesten: ontwerp en plaatsing
Certificaat
Praktijk
$14.99
→
Veelgestelde vragen
Wat heb ik nodig voor deze cursus? +
Alleen een telefoon of computer met internet. Geen installaties of speciale hardware.
Hoe betaal ik? +
Met kaart via Stripe. We bewaren geen kaartgegevens — Stripe handelt dit veilig af.
Kan ik een terugbetaling krijgen? +
Ja — volledige terugbetaling binnen 14 dagen, zonder vragen.
Hoe lang heb ik toegang? +
Voor altijd. Eenmaal gekocht is de cursus van jou en kun je hem altijd opnieuw bekijken.
Krijg ik een certificaat? +
Ja. Bij voltooiing ontvang je een certificaat dat je aan je LinkedIn-profiel kunt toevoegen.
Voor leerlingen in
Tech
Design
Financiën
Marketing
Gezondheidszorg
Onderwijs
Horeca
Productie