AI Engineering Fundamentals: Diagram Evaluation ve Output Scorers

AI uygulamaları geliştirmek kolaydır, ancak bunların tutarlı bir şekilde güvenilir ve yüksek kaliteli sonuçlar üretmesini sağlamak büyük bir mühendislik zorluğudur. Sistematik değerlendirme, öngörülemeyen prompt'lardan üretime hazır AI sistemlerine geçişin anahtarıdır. Bu kursta, diyagram tabanlı değerlendirme akışlarına ve output tabanlı scorer'lara odaklanarak AI engineering değerlendirmesinin temel ilkelerini öğreneceksiniz. Performansı nasıl takip edeceğinizi, titiz test senaryolarını nasıl kuracağınızı ve prompt'larınızı yapılandırılmış, yinelenebilir metrikler temelinde nasıl iyileştireceğinizi keşfedeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - AI değerlendirmesinin temel kavramlarını ve LLM uygulamaları için sistematik testlerin neden gerekli olduğunu anlayın. - Karmaşık, çok adımlı AI iş akışlarını haritalandırmak ve test etmek için diyagram tabanlı değerlendirme hatlarını yapılandırın. - LLM yanıtlarını otomatik olarak derecelendirmek ve doğrulamak için output tabanlı scorer'lar uygulayın. - Prompt'larınızdaki belirli hata modlarını ve uç durumları hedefleyen güçlü test senaryoları tasarlayın. - LLM-as-a-judge ve yapılandırılmış çıktı doğrulaması dahil olmak üzere modern değerlendirme desenlerini uygulayın. - AI engineering hattınızda veriye dayalı iyileştirmeler yapmak için değerlendirme metriklerini analiz edin. Kurs, özel değerlendirme scorer'larının adım adım uygulanmasında size rehberlik etmeden önce temel terminoloji ve AI test felsefesi ile başlar. AI sistemlerinizi güvenilir ve öngörülebilir kılmak için tasarlanmış pratik örnekleri okuyacak ve kod desenlerini analiz edeceksiniz. Bu kurs, manuel testlerin ötesine geçmek isteyen başlangıç seviyesindeki AI engineer'lar, yazılım geliştiriciler ve prompt tasarımcıları için tasarlanmıştır. İleri düzey makine öğrenimi geçmişi gerekmez. Modern AI değerlendirmesinin temellerinde uzmanlaşarak daha güvenilir AI sistemleri inşa etmeye bugün başlayın.