Основы тестирования машинного обучения и моделей ИИ

По мере того как искусственный интеллект и большие языковые модели становятся частью повседневного программного обеспечения, обеспечение их надежности, безопасности и точности становится более важным, чем когда-либо. Традиционные методы тестирования программного обеспечивают неудовлетворительные результаты, когда они применяются к вероятностной природе современного ИИ. Этот курс предоставляет четкое, пошаговое введение в оценку моделей машинного обучения, фундаментальных LLM и разговорных агентов, давая вам навыки для разработки надежных стратегий тестирования. Что вы узнаете: - Понять основные различия между тестированием традиционного программного обеспечения и оценкой вероятностных систем ИИ. - Применение методов разделения данных, таких, как перекрестная проверка K-складок, для предотвращения чрезмерного приспособления и обеспечения надежного обобщения модели. - Оценка больших языковых моделей (LLM) с использованием стандартных эталонных показателей, таких как MMLU, HumanEval и BLEU. - Оценка эффективности чатбота и разговорного искусственного интеллекта на предмет точности, безопасности и согласованности. - Внедрение современных методов тестирования систем поиска и дополнения (ПДД), проверка точности поиска данных и генерации ответов. - Выявление и тестирование этических рисков, предвзятости, токсичности и уязвимостей безопасности, таких как быстрая инъекция. Вы начнете с основных терминов тестирования и основных концепций машинного обучения, а затем перейдете к продвинутым показателям оценки для генеративного ИИ. С помощью четких письменных объяснений и практических концептуальных упражнений вы узнаете, как разрабатывать сквозные тестовые конвейеры. Этот курс предназначен для начинающих инженеров по контролю качества, разработчиков и энтузиастов ИИ, которые хотят перейти к безопасности и оценке ИИ. Не требуется продвинутый математический фон или опыт программирования. Начните создавать более безопасные и надежные системы ИИ сегодня.