💻 Программирование [maven] Как оценивать ИИ-системы: курс для инженеров и PM-ов (2025)

[Calvin Candie]

Автор: maven
Название: Как оценивать ИИ-системы: курс для инженеров и PM-ов (2025)

[maven] AI Evals For Engineers & PMs (2025)



Научитесь проверенным методикам быстрого улучшения AI-приложений. Стройте системы искусственного интеллекта, которые работают лучше конкурентов - вне зависимости от конкретного сценария использования.

Если при работе с AI у вас возникают вопросы вроде:

1. Как тестировать приложения, где результаты вероятностные и требуют субъективной оценки?
2. Если я меняю промпт, как убедиться, что ничего другого не сломал?
3. На что направить инженерные усилия? Нужно ли тестировать всё?
4. Что делать, если нет данных или пользователей - с чего начать?
5. Какие метрики отслеживать? Какие инструменты использовать? Какие модели выбрать?
6. Можно ли автоматизировать тестирование и оценку? И если да - как этому доверять?

- значит, этот курс для вас.

Это практический курс для инженеров и технических продакт-менеджеров. Идеален для тех, кто умеет программировать или «любит кодинг на ощущениях».

Чего ожидать
Вас ждёт интенсивная практика: упражнения, работа с кодом и данными. Мы встречаемся дважды в неделю в течение четырёх недель + выделяем щедрые office hours. Все занятия записываются и будут доступны в асинхронном формате.

Содержание курса

1. Основы и жизненный цикл оценки LLM-приложений
2. Систематический анализ ошибок
3. Построение эффективных метрик и пайплайнов автоматизированной оценки
4. Коллаборативные практики и согласование критериев оценки
5. Стратегии тестирования для разных архитектур (RAG, пайплайны, мультимодальные системы и др.)
6. Мониторинг в продакшене и непрерывная оценка качества
7. Организация эффективного процесса human-in-the-loop ревью
8. Оптимизация затрат и маршрутизация запросов

Результаты обучения

1. Освоите лучшие инструменты для поиска, диагностики и приоритизации ошибок в AI.
2. Узнаете, как использовать синтетические данные до появления пользователей и как максимально эффективно задействовать реальные данные.
3. Построите «data flywheel», который гарантирует улучшение вашего AI со временем.
4. Научитесь автоматизировать часть процессов оценки и доверять им.
5. Сможете настроить AI под ваши предпочтения и требования.
6. Избежите распространённых ошибок, накопленных на опыте более 35 AI-проектов.
7. Получите практику через end-to-end упражнения, код и разбор реальных кейсов.

Подробнее:

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.