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.
Основы тестирования и оценки приложений на базе LLM
Освойте основы тестирования приложений на базе Large Language Model, научившись создавать наборы данных для оценки, применять современные метрики и оценивать системы RAG.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
По мере того как Large Language Models (LLMs) становятся центральной частью современного программного обеспечения, обеспечение их надежности, точности и безопасности становится критически важным как никогда. Создание AI-приложения — это лишь первый шаг; умение систематически тестировать и оценивать его результаты — вот что делает его готовым к промышленной эксплуатации. Этот текстовый курс проведет вас через основные принципы обеспечения качества LLM. Вы начнете с базовой терминологии AI и постепенно изучите, как измерять производительность моделей, структурировать наборы данных для оценки и внедрять регрессионные тесты. Читая практические сценарии и примеры кода, вы узнаете, как перейти от ручной проверки промптов к автоматизированным масштабируемым методологиям тестирования.
Чему вы научитесь: Поймете основополагающие концепции LLM, включая различия между fine-tuning и Retrieval-Augmented Generation (RAG). Спроектируете и подготовите надежные наборы данных для оценки, адаптированные под конкретные сценарии использования приложений. Примените современные метрики оценки для анализа качества генерации текста, релевантности и фактической точности. Внедрите регрессионное тестирование, чтобы обновления моделей или изменения промптов не ухудшали существующие функции. Оцените архитектуры RAG, используя современные паттерны, такие как LLM-as-a-judge и скоринг релевантности контекста. Изучите базовые концепции тестирования безопасности для выявления и предотвращения уязвимостей типа prompt injection.
Учебная программа логично переходит от базовых определений оценки AI к практическим рабочим процессам тестирования. Вы ознакомитесь с пошаговыми письменными примерами, которые демонстрируют, как настроить надежные конвейеры тестирования для современных AI-приложений. Этот курс предназначен для начинающих, специалистов по QA и начинающих разработчиков с базовыми знаниями программирования, которые хотят научиться тестировать AI-приложения. Предварительных знаний в области machine learning не требуется. Начните обучение сегодня, чтобы развить навыки, необходимые для уверенной оценки и тестирования современных приложений на базе LLM.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 54 мин практического материала
Отзывы (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।
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Частный ИИ с открытым исходным кодом LLM: локальное развертывание, RAG и агенты
Сертификат
Практика
$14.99
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI-клонирование голоса: создайте свой персональный цифровой голос
Сертификат
Практика
$14.99
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI для преподавателей ESL: уроки, тексты и тесты
Сертификат
Практика
$14.99
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Генеративный AI для тату-мастеров: дизайн и размещение
Сертификат
Практика
$14.99
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство