Всем привет!

Рад сообщить, что 15 декабря завершила обучение моя первая группа на курсе по оценке и тестировани ИИ. Это была большая группа, 16 человек, и я рад, что за время курса ребята показали себя классными специалистами по оценки ИИ, успешно справляясь со всеми практическими заданиями!

А практики у нас было много:
- изучали python
- делали оценку моделей машинного и глубокого обучения
- тестировали RAG систему с помощью DeepEval, Opik Comet, RAGAS, Promptfoo, Eval-lib
- работали с оценкой ИИ агентов и анализом трейсов в Langfuse и Langsmith, создавали свои метрики с нуля
- делали оценку изображений через базовые метрики DeepEval и стандарты оценки изображений
- оценивали ИИ чат-бот и многоходовые диалоги
- изучали оценку bias и пробовали взломать ИИ систему
- оценивали модели OpenAI и Google через метрики качества и бенчмарки.

Я надеюсь, что практический опыт, полученный на обучении, ребята смогут применить и в своих проектах!

А пока напоминаю, что по-прежнему идет набор нового потока на мой курс по тестированию и оценке ИИ.

Если вы еще не приняли решение, то сейчас самое время его сделать, потому что до 31 декабря действует скидка 15% на всю стоимость курса.

Почему важно уже сейчас начать изучать ИИ?

Тестирование ИИ отличается от классического тестирования ввиду недетерминизма таких систем, поэтому то, что работает для обычных систем, не будет работать для ИИ, и в этом и есть основная сложность. Тут другие подходы, фрейворки, области оценки и многое другое. И именно поэтому на курсе мы сталкиваемся с абсолютно новыми системами, пробуем на практике различные подходы для оценке ИИ систем и учимся правильно строить стратегию тестирования!

Все подробности курса есть на сайте eval-ai.com, где вы уже сейчас можете оставить заявку и с нового года начать изучать действительно перспективное направление тестирования, знания в котором обязательно вам пригодятся в будущем.


Полезная информация:
Курс по evaluation AI |
Мой фреймворк для оценки AI |
С чего начать изучение AI | Инструменты для оценки AI |
Инструменты для оценки AI (ч.2)