AI Engineering Fundamentals: Diagram Evaluation और Output Scorers

AI एप्लीकेशन बनाना आसान है, लेकिन यह सुनिश्चित करना कि वे लगातार विश्वसनीय, उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम दें, एक बड़ी इंजीनियरिंग चुनौती है। अनिश्चित prompts से production-ready AI सिस्टम में बदलने के लिए व्यवस्थित मूल्यांकन (systematic evaluation) ही कुंजी है। इस कोर्स में, आप diagram-based evaluation flows और output-based scorers पर ध्यान केंद्रित करते हुए AI engineering evaluation के मूल सिद्धांतों को सीखेंगे। आप प्रदर्शन (performance) को ट्रैक करना, कठोर परीक्षण मामले (test cases) सेट करना, और संरचित, पुनरुत्पादक मैट्रिक्स (reproducible metrics) के आधार पर अपने prompts को परिष्कृत करना सीखेंगे। आप क्या सीखेंगे: - AI evaluation की मौलिक अवधारणाओं को समझें और यह भी कि LLM एप्लीकेशन के लिए systematic testing क्यों आवश्यक है। - जटिल बहु-स्तरीय (multi-step) AI वर्कफ़्लो को मैप और टेस्ट करने के लिए diagram-based evaluation pipelines को कॉन्फ़िगर करें। - LLM प्रतिक्रियाओं को स्वचालित रूप से ग्रेड और वैलिडेट करने के लिए output-based scorers को इम्प्लीमेंट करें। - मजबूत test cases डिज़ाइन करें जो आपके prompts में विशिष्ट विफलता मोड (failure modes) और edge cases को लक्षित करते हैं। - आधुनिक मूल्यांकन पैटर्न लागू करें, जिसमें LLM-as-a-judge और structured output validation शामिल हैं। - अपने AI engineering pipeline में डेटा-संचालित सुधार करने के लिए evaluation metrics का विश्लेषण करें। कोर्स आवश्यक शब्दावली और AI testing के दर्शन के साथ शुरू होता है, इसके बाद आपको कस्टम evaluation scorers के चरण-दर-चरण कार्यान्वयन के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप व्यावहारिक उदाहरणों को पढ़ेंगे और अपने AI सिस्टम को विश्वसनीय और अनुमानित बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए कोड पैटर्न का विश्लेषण करेंगे। यह कोर्स शुरुआती AI engineers, सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स और prompt designers के लिए डिज़ाइन किया गया है जो मैन्युअल टेस्टिंग से आगे बढ़ना चाहते हैं। इसके लिए किसी उन्नत machine learning पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है। आधुनिक AI evaluation के बुनियादी सिद्धांतों में महारत हासिल करके आज ही अधिक विश्वसनीय AI सिस्टम बनाना शुरू करें।