Makine öğrenimi ve yapay zeka modellerinin test temelleri

Yapay zeka ve büyük dil modelleri günlük yazılımlara entegre edildikçe, güvenilirlik, güvenlik ve doğruluklarının güvence altına alınması her zamankinden daha kritik hale geliyor. Geleneksel yazılım test yöntemleri, modern yapay zekanın olasılıksal doğasına uygulandığında yetersiz kalıyor. Bu kurs, makine öğrenimi modelleri, temel LLM'ler ve sohbet ajanlarını değerlendirmek için net, adım adım bir giriş sağlayarak, sağlam test stratejileri tasarlamak için beceriler sağlar. Ne öğreneceksin: - Geleneksel yazılım test etme ve olasılıksal yapay zeka sistemlerini değerlendirme arasındaki temel farklılıkları anlamak. - Aşırı uyumluluğu önlemek ve güvenilir model genelleştirmesini sağlamak için K-Fold gibi veri-bölüme teknikleri uygulayın. - MMLU, HumanEval ve BLEU gibi endüstri standartları referanslarını kullanarak Büyük Dil Modellerini (LLM) değerlendirin. - Chatbot ve sohbetçi yapay zeka performansını doğruluk, güvenlik ve tutarlılık açısından değerlendirin. - Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) sistemleri için hem geri alma doğruluğunu hem de yanıt üretimini doğrulayan modern test paternleri uygulamak. - Etiksel riskleri, önyargıları, zehirliliği ve güvenlik açıklarını tespit edip test edin. Yaratıcı yapay zeka için gelişmiş değerlendirme metriklerine geçmeden önce çekirdek test terminolojisi ve temel makine öğrenimi kavramlarıyla başlayacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve pratik kavramsal egzersizler yoluyla, uçtan uca test boru hatlarını nasıl tasarlayacağınızı öğreneceksiniz. Bu kurs, yapay zeka güvenliği ve değerlendirmesine geçmek isteyen yeni başlayan QA mühendisleri, geliştiriciler ve yapay zekâ tutkunları için tasarlanmıştır. Gelişmiş matematiksel geçmiş veya programlama deneyimi gerekmez. Daha güvenli, daha güvenilir yapay zeka sistemleri inşa etmeye bugün başlayın.