AI Engineeringの基礎：図解による評価とOutput Scorers

AIアプリケーションの構築は簡単ですが、信頼性の高い高品質な結果を一貫して生成できるようにすることは、大きなエンジニアリング上の課題です。体系的な評価は、予測不能なプロンプトからプロダクション利用可能なAIシステムへと移行するための鍵となります。このコースでは、図解ベースの評価フローとOutputベースのScorersに焦点を当て、AI Engineering評価の核となる原則を学びます。パフォーマンスをトラッキングし、厳格なテストケースを設定し、構造化された再現可能なメトリクスに基づいてプロンプトを洗練させる方法を習得できます。 学習内容: - AI評価の基本概念と、LLMアプリケーションにおいて体系的なテストが不可欠である理由を理解する。 - 複雑なマルチステップのAIワークフローをマッピングしてテストするための、図解ベースの評価パイプラインを設定する。 - LLMの応答を自動的に採点および検証するためのOutputベースのScorersを実装する。 - プロンプトにおける特定の失敗モードやエッジケースをターゲットにした、堅牢なテストケースを設計する。 - LLM-as-a-judgeや構造化出力検証を含む、現代的な評価パターンを適用する。 - 評価メトリクスを分析し、AI Engineeringパイプラインに対してデータ駆動型の改善を行う。 このコースは、不可欠な用語とAIテストの哲学から始まり、カスタム評価Scorersの段階的な実装へと進んでいきます。AIシステムを信頼可能かつ予測可能にするために設計された実践的な例を読み解き、コードパターンを分析します。このコースは、手動テストから脱却したいAI Engineeringの初心者、ソフトウェア開発者、プロンプトデザイナー向けに設計されています。高度な機械学習の背景知識は必要ありません。現代的なAI評価の基礎をマスターして、より信頼性の高いAIシステムの構築を今すぐ始めましょう。