AI Engineering Fundamentals: Diagram Evaluation and Output Scorers

Het bouwen van AI-applicaties is eenvoudig, maar ervoor zorgen dat ze consistent betrouwbare resultaten van hoge kwaliteit leveren, is een grote engineering-uitdaging. Systematische evaluatie is de sleutel tot de overgang van onvoorspelbare prompts naar productieklare AI-systemen. In deze cursus leert u de kernprincipes van AI engineering-evaluatie, met een focus op op diagrammen gebaseerde evaluatiestromen en op uitvoer gebaseerde scorers. U ontdekt hoe u prestaties kunt bijhouden, strenge testcases kunt opzetten en uw prompts kunt verfijnen op basis van gestructureerde, reproduceerbare metrieken. Wat u zult leren: - Begrijp de fundamentele concepten van AI-evaluatie en waarom systematisch testen essentieel is voor LLM-applicaties. - Configureer op diagrammen gebaseerde evaluatie-pipelines om complexe meerstaps AI-workflows in kaart te brengen en te testen. - Implementeer op uitvoer gebaseerde scorers om LLM-reacties automatisch te beoordelen en te valideren. - Ontwerp robuuste testcases die gericht zijn op specifieke foutmodi en randgevallen in uw prompts. - Pas moderne evaluatiepatronen toe, waaronder LLM-as-a-judge en gestructureerde uitvoervalidatie. - Analyseer evaluatiemetrieken om datagestuurde verbeteringen aan te brengen in uw AI engineering-pipeline. De cursus begint met essentiële terminologie en de filosofie van AI-testen, voordat u stap voor stap wordt begeleid bij de implementatie van aangepaste evaluatiescorers. U leest praktische voorbeelden en analyseert codepatronen die zijn ontworpen om uw AI-systemen betrouwbaar en voorspelbaar te maken. Deze cursus is ontworpen voor beginnende AI engineers, softwareontwikkelaars en prompt designers die verder willen gaan dan handmatig testen. Er is geen geavanceerde machine learning-achtergrond vereist. Begin vandaag nog met het bouwen van betrouwbaardere AI-systemen door de fundamenten van moderne AI-evaluatie te beheersen.