Mga Batayang Kaalaman sa AI Engineering: Ebalwasyon ng Diagram at mga Output Scorer

Madaling bumuo ng mga AI application, ngunit ang pagtiyak na naglalabas ang mga ito ng maaasahan at mataas ang kalidad na mga resulta nang pare-pareho ay isang malaking hamon sa engineering. Ang sistematikong ebalwasyon ang susi upang lumipat mula sa hindi mahulaang mga prompt patungo sa mga AI system na handa na para sa production. Sa kursong ito, matututunan mo ang mga pangunahing prinsipyo ng ebalwasyon sa AI engineering, na nakatuon sa diagram-based evaluation flows at output-based scorers. Matutuklasan mo kung paano subaybayan ang performance, mag-set up ng mahihigpit na test case, at pahusayin ang iyong mga prompt batay sa nakabalangkas at mauulit na mga metric. Mga matututunan mo: - Unawain ang mga batayang konsepto ng AI evaluation at kung bakit mahalaga ang sistematikong pagsubok para sa mga LLM application. - I-configure ang diagram-based evaluation pipelines upang i-map at subukan ang mga komplikadong multi-step AI workflow. - Magpatupad ng output-based scorers upang awtomatikong markahan at i-validate ang mga tugon ng LLM. - Magdisenyo ng matitibay na test case na nakatutok sa mga tiyak na failure mode at edge case sa iyong mga prompt. - Maglapat ng mga modernong evaluation pattern, kabilang ang LLM-as-a-judge at structured output validation. - Magsuri ng mga evaluation metric upang gumawa ng mga pagpapahusay sa iyong AI engineering pipeline na nakabatay sa data. Nagsisimula ang kurso sa mga mahahalagang terminolohiya at pilosopiya ng AI testing bago ka gabayan sa bawat hakbang ng pagpapatupad ng mga custom evaluation scorer. Magbabasa ka ng mga praktikal na halimbawa at magsusuri ng mga pattern ng code na idinisenyo upang gawing maaasahan at mahuhulaan ang iyong mga AI system. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga nagsisimulang AI engineer, software developer, at prompt designer na gustong lumampas sa manual na pagsubok. Hindi kailangan ng advanced na background sa machine learning. Simulang bumuo ng mas maaasahang mga AI system ngayon sa pamamagitan ng pag-master sa mga batayang kaalaman ng modernong AI evaluation.