Основы AI Engineering: Оценка диаграмм и скореры выходных данных

Создавать AI-приложения легко, но обеспечение их стабильной работы и высокого качества результатов — это серьезный инженерный вызов. Систематическая оценка — ключ к переходу от непредсказуемых промптов к готовым к продакшену AI-системам. В этом курсе вы изучите основные принципы оценки в AI engineering, уделив особое внимание потокам оценки на основе диаграмм и скорерам выходных данных. Вы узнаете, как отслеживать производительность, настраивать строгие тест-кейсы и улучшать свои промпты на основе структурированных, воспроизводимых метрик. Чему вы научитесь: - Понимать базовые концепции AI-оценки и то, почему систематическое тестирование необходимо для LLM-приложений. - Настраивать пайплайны оценки на основе диаграмм для моделирования и тестирования сложных многошаговых AI-воркфлоу. - Внедрять скореры выходных данных для автоматической оценки и валидации ответов LLM. - Проектировать надежные тест-кейсы, нацеленные на конкретные сценарии сбоев и граничные случаи в ваших промптах. - Применять современные паттерны оценки, включая LLM-as-a-judge и валидацию структурированного вывода. - Анализировать метрики оценки для принятия решений по улучшению вашего AI engineering пайплайна на основе данных. Курс начинается с базовой терминологии и философии AI-тестирования, после чего переходит к пошаговой реализации пользовательских скореров оценки. Вы разберете практические примеры и проанализируете паттерны кода, разработанные для того, чтобы сделать ваши AI-системы надежными и предсказуемыми. Этот курс предназначен для начинающих AI-инженеров, разработчиков программного обеспечения и промпт-дизайнеров, которые хотят перейти от ручного тестирования к автоматизированному. Глубоких знаний в области machine learning не требуется. Начните создавать более надежные AI-системы уже сегодня, освоив основы современной AI-оценки.