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.
Fundamenty testowania i ewaluacji aplikacji LLM
Opanuj podstawy testowania aplikacji opartych na Large Language Model, ucząc się, jak budować zestawy danych ewaluacyjnych, stosować nowoczesne metryki i oceniać systemy RAG.
-
💬
Instruktor AI
Zadawaj pytania o każdą lekcję i otrzymuj jasną odpowiedź od razu, o każdej porze. -
🕐
Zacznij kiedy chcesz
Bez harmonogramów i terminów — ucz się we własnym tempie, kiedy chcesz. -
🌐
Po polsku
Lekcje, zadania i certyfikat — wszystko w pełni w Twoim języku.
O tym kursie
W miarę jak Large Language Models (LLMs) stają się kluczowym elementem nowoczesnego oprogramowania, zapewnienie ich niezawodności, dokładności i bezpieczeństwa jest ważniejsze niż kiedykolwiek. Zbudowanie aplikacji AI to tylko pierwszy krok; wiedza o tym, jak systematycznie testować i oceniać jej wyniki, sprawia, że jest ona gotowa do wdrożenia produkcyjnego. Ten kurs tekstowy poprowadzi Cię przez podstawowe zasady zapewniania jakości LLM. Zaczniesz od fundamentalnej terminologii AI i stopniowo odkryjesz, jak mierzyć wydajność modeli, strukturyzować zestawy danych ewaluacyjnych oraz wdrażać testy regresji. Czytając praktyczne scenariusze i pisemne fragmenty kodu, dowiesz się, jak przejść od ręcznego sprawdzania promptów do zautomatyzowanych, skalowalnych metodologii testowania.
Czego się nauczysz:
- Zrozumiesz fundamentalne koncepcje LLM, w tym różnice między fine-tuning a Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Zaprojektujesz i przygotujesz solidne zestawy danych ewaluacyjnych dostosowane do konkretnych przypadków użycia aplikacji.
- Zastosujesz nowoczesne metryki ewaluacyjne, aby ocenić jakość generowania tekstu, trafność i dokładność merytoryczną.
- Wdrożysz testy regresji, aby upewnić się, że aktualizacje modeli lub zmiany promptów nie pogarszają istniejących funkcji.
- Ocenisz architektury RAG przy użyciu współczesnych wzorców, takich jak LLM-as-a-judge i context-relevance scoring.
- Przećwiczysz podstawowe koncepcje testowania bezpieczeństwa, aby identyfikować i łagodzić luki typu prompt injection.
Program kursu przebiega logicznie od podstawowych definicji ewaluacji AI do praktycznych przepływów pracy testowej. Przeczytasz napisane krok po kroku przykłady, które pokazują, jak skonfigurować niezawodne potoki testowe dla nowoczesnych aplikacji AI. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, specjalistów QA oraz aspirujących programistów z podstawową wiedzą programistyczną, którzy chcą nauczyć się testować aplikacje AI. Nie jest wymagana wcześniejsza wiedza z zakresu machine learning. Zacznij czytać już dziś, aby zdobyć umiejętności niezbędne do pewnego oceniania i testowania nowoczesnych aplikacji LLM.
Co otrzymasz
-
📜
Certyfikat ukończenia
Dodaj do profilu LinkedIn -
💬
Osobisty tutor AI
Utknąłeś na lekcji? Zapytaj wbudowanego tutora o cokolwiek, w dowolnej chwili. -
🎧
Wersja audio w zestawie
Ucz się w drodze — bez ekranu -
♾️
Dożywotni dostęp
Wracaj, kiedy chcesz — bez wygaśnięcia -
📱
Telefon lub komputer
Działa wszędzie, na każdym urządzeniu -
💸
Zwrot w 14 dni
Bez pytań -
⚡
Krótko i konkretnie
2 godz 54 min praktycznej treści
Recenzje (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।
Inni uczyli się też
🎓 Z certyfikatem
Prywatna sztuczna inteligencja z LLM typu open source: wdrożenie lokalne, RAG i agenci
Certyfikat
Praktyka
$14.99
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Klonowanie głosu AI: Zbuduj swój osobisty cyfrowy głos
Certyfikat
Praktyka
$14.99
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
AI dla nauczycieli ESL: Lekcje, teksty i testy
Certyfikat
Praktyka
$14.99
→
🔥 Popularne
🎓 Z certyfikatem
Generative AI dla tatuatorów: projektowanie i umiejscowienie
Certyfikat
Praktyka
$14.99
→
Najczęstsze pytania
Czego potrzebuję, by wziąć udział w tym kursie? +
Wystarczy telefon lub komputer z internetem. Bez instalacji i specjalnego sprzętu.
Jak zapłacić? +
Kartą przez Stripe. Nie przechowujemy danych karty — robi to bezpiecznie Stripe.
Czy mogę otrzymać zwrot? +
Tak — pełen zwrot w 14 dni, bez pytań.
Jak długo będę mieć dostęp? +
Na zawsze. Po zakupie kurs jest twój — wracaj, kiedy chcesz.
Czy dostanę certyfikat? +
Tak. Po ukończeniu otrzymasz certyfikat, który możesz dodać do profilu LinkedIn.
Stworzony dla uczących się w
IT
Design
Finanse
Marketing
Ochrona zdrowia
Edukacja
Hotelarstwo
Produkcja