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.
Nền tảng của Kiểm thử và Đánh giá Ứng dụng LLM
Làm chủ các nguyên tắc cơ bản về kiểm thử ứng dụng Large Language Model bằng cách học cách xây dựng bộ dữ liệu đánh giá, áp dụng các chỉ số hiện đại và đánh giá các hệ thống RAG.
-
💬
Giảng viên AI
Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc. -
🕐
Bắt đầu bất cứ lúc nào
Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào. -
🌐
Bằng tiếng Việt
Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.
Về khóa học này
Khi các Large Language Models (LLMs) trở thành trung tâm của phần mềm hiện đại, việc đảm bảo độ tin cậy, độ chính xác và tính an toàn của chúng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Xây dựng một ứng dụng AI chỉ là bước đầu tiên; biết cách kiểm thử và đánh giá đầu ra của nó một cách có hệ thống mới là điều giúp nó sẵn sàng cho môi trường production. Khóa học dựa trên văn bản này sẽ hướng dẫn bạn các nguyên tắc cốt lõi của đảm bảo chất lượng LLM. Bạn sẽ bắt đầu với các thuật ngữ AI nền tảng và dần dần khám phá cách đo lường hiệu suất mô hình, cấu trúc bộ dữ liệu đánh giá và triển khai các bài kiểm thử hồi quy. Bằng cách đọc qua các tình huống thực tế và các đoạn mã code, bạn sẽ khám phá cách chuyển đổi từ việc kiểm tra prompt thủ công sang các phương pháp kiểm thử tự động và có khả năng mở rộng.
Những gì bạn sẽ học:
- Hiểu các khái niệm LLM nền tảng, bao gồm sự khác biệt giữa fine-tuning và Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Thiết kế và biên soạn các bộ dữ liệu đánh giá mạnh mẽ được tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng ứng dụng cụ thể.
- Áp dụng các chỉ số đánh giá hiện đại để đánh giá chất lượng tạo văn bản, mức độ liên quan và độ chính xác thực tế.
- Triển khai kiểm thử hồi quy để đảm bảo các cập nhật mô hình hoặc thay đổi prompt không làm giảm chất lượng các tính năng hiện có.
- Đánh giá các kiến trúc RAG bằng các mô hình hiện đại như LLM-as-a-judge và chấm điểm mức độ liên quan của ngữ cảnh (context-relevance scoring).
- Thực hành các khái niệm kiểm thử bảo mật cơ bản để xác định và giảm thiểu các lỗ hổng prompt injection.
Chương trình học diễn ra logic từ các định nghĩa cơ bản về đánh giá AI đến các quy trình kiểm thử thực tế. Bạn sẽ đọc qua các ví dụ viết tay từng bước minh họa cách thiết lập các đường ống kiểm thử đáng tin cậy cho các ứng dụng AI hiện đại. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các chuyên gia QA và các nhà phát triển đầy tham vọng với kiến thức lập trình cơ bản muốn học cách kiểm thử các ứng dụng AI. Không yêu cầu chuyên môn về machine learning trước đó. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để xây dựng các kỹ năng cần thiết nhằm tự tin đánh giá và kiểm thử các ứng dụng LLM hiện đại.
Bạn sẽ nhận được
-
📜
Chứng chỉ hoàn thành
Thêm vào hồ sơ LinkedIn -
💬
Gia sư AI cá nhân
Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào. -
🎧
Bao gồm phiên bản âm thanh
Học mọi lúc mọi nơi — không cần màn hình -
♾️
Truy cập trọn đời
Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn -
📱
Điện thoại hoặc máy tính
Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị -
💸
Hoàn tiền 14 ngày
Không cần lý do -
⚡
Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
2 giờ 54 phút nội dung thực hành
Đánh giá (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।
Học viên cũng học
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Generative AI dành cho nghệ sĩ xăm hình: Thiết kế và Vị trí đặt hình xăm
Chứng chỉ
Thực hành
$14.99
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
AI Voice Cloning: Xây dựng Giọng nói Kỹ thuật số Cá nhân của Bạn
Chứng chỉ
Thực hành
$14.99
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
AI cho Giáo viên ESL: Bài giảng, Văn bản và Bài kiểm tra
Chứng chỉ
Thực hành
$14.99
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Nền tảng của LLMOps: Triển khai, Phiên bản hóa và Giám sát LLMs
Chứng chỉ
Thực hành
$14.99
→
Câu hỏi thường gặp
Tôi cần gì để học khóa này? +
Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.
Tôi thanh toán bằng cách nào? +
Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.
Tôi có thể được hoàn tiền không? +
Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.
Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +
Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.
Tôi có nhận được chứng chỉ không? +
Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.
Dành cho người học trong
Công nghệ
Thiết kế
Tài chính
Marketing
Y tế
Giáo dục
Khách sạn-Dịch vụ
Sản xuất