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 Uygulama Testi ve Değerlendirmesinin Temelleri
Değerlendirme veri kümeleri oluşturmayı, modern metrikleri uygulamayı ve RAG sistemlerini değerlendirmeyi öğrenerek Large Language Model uygulamalarını test etmenin temellerinde uzmanlaşın.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Large Language Models (LLMs) modern yazılımın merkezi haline geldikçe, bunların güvenilirliğini, doğruluğunu ve emniyetini sağlamak her zamankinden daha kritik bir hal alıyor. Bir AI uygulaması oluşturmak sadece ilk adımdır; çıktılarını sistematik olarak nasıl test edeceğinizi ve değerlendireceğinizi bilmek, onu üretime hazır hale getiren şeydir. Bu metin tabanlı kurs, LLM kalite güvencesinin temel ilkeleri konusunda size rehberlik edecektir. Temel AI terminolojisi ile başlayacak ve kademeli olarak model performansının nasıl ölçüleceğini, değerlendirme veri kümelerinin nasıl yapılandırılacağını ve regresyon testlerinin nasıl uygulanacağını keşfedeceksiniz. Pratik senaryoları ve yazılı kod parçacıklarını okuyarak, manuel prompt kontrolünden otomatik, ölçeklenebilir test metodolojilerine nasıl geçeceğinizi keşfedeceksiniz.
Neler öğreneceksiniz:
- Fine-tuning ve Retrieval-Augmented Generation (RAG) arasındaki farklar dahil olmak üzere temel LLM kavramlarını anlayın.
- Belirli uygulama kullanım durumlarına göre uyarlanmış sağlam değerlendirme veri kümeleri tasarlayın ve düzenleyin.
- Metin oluşturma kalitesini, alakasını ve olgusal doğruluğunu değerlendirmek için modern değerlendirme metriklerini uygulayın.
- Model güncellemelerinin veya prompt değişikliklerinin mevcut özellikleri bozmadığından emin olmak için regresyon testi uygulayın.
- LLM-as-a-judge ve bağlam-alaka puanlaması gibi modern kalıpları kullanarak RAG mimarilerini değerlendirin.
- Prompt injection güvenlik açıklarını belirlemek ve azaltmak için temel güvenlik testi kavramlarını uygulayın.
Müfredat, AI değerlendirmesinin temel tanımlarından pratik test iş akışlarına kadar mantıksal bir sıra izler. Modern AI uygulamaları için güvenilir test boru hatlarının nasıl kurulacağını gösteren adım adım yazılı örnekleri okuyacaksınız. Bu kurs, AI uygulamalarını nasıl test edeceğini öğrenmek isteyen yeni başlayanlar, QA profesyonelleri ve temel programlama bilgisine sahip hevesli geliştiriciler için tasarlanmıştır. Önceden machine learning uzmanlığı gerekmez. Modern LLM uygulamalarını güvenle değerlendirmek ve test etmek için gerekli becerileri oluşturmaya bugün okuyarak başlayın.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
🎧
Sesli versiyon dahil
Yolda öğren — ekrana gerek yok -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 54 dk pratik içerik
Yorumlar (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।
Diğer öğrenciler şunları da aldı
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
Dövme Sanatçıları için Generative AI: Tasarım ve Yerleştirme
Sertifika
Uygulama
R 200.00
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
AI Voice Cloning: Kişisel Dijital Sesinizi Oluşturun
Sertifika
Uygulama
R 200.00
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
ESL Öğretmenleri için AI: Dersler, Metinler ve Testler
Sertifika
Uygulama
R 200.00
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
LLMOps Temelleri: LLM'leri Dağıtma, Versiyonlama ve İzleme
Sertifika
Uygulama
R 200.00
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim