機械学習・AIモデルのテストの基礎

人工知能や大規模言語モデルが日常的なソフトウェアに統合されるにつれて、その信頼性、安全性、正確性を確保することがこれまで以上に重要になっています。従来のソフトウェアテスト手法は、現代のAIの確率的な性質に適用する場合、不十分です。 このコースでは、機械学習モデル、基礎となるLLM、および対話型エージェントを評価するための明確でステップバイステップな入門を提供し、堅牢なテスト戦略を設計するスキルを身につけます。 学習内容: - 従来のソフトウェアのテストと確率的AIシステムの評価の基本的な違いを理解する。 - 過学習を防ぎ、信頼性の高いモデルの汎化を確保するために、K分割交差検証などのデータ分割技術を適用する。 - MMLU、HumanEval、BLEUなどの業界標準のベンチマークを使用して大規模言語モデル（LLMs）を評価する。 - チャットボットおよび対話型AIのパフォーマンスを、正確性、安全性、一貫性の観点から評価する。 - 検索拡張生成（RAG）システム向けの最新のテストパターンを実装し、検索の精度と応答生成の両方を検証する。 - 倫理的リスク、バイアス、有害性、およびプロンプトインジェクションなどのセキュリティ脆弱性を特定し、テストする。 生成AI向けの高度な評価指標に進む前に、コアとなるテストの用語と機械学習の基本概念から始めます。分かりやすい文章による解説と実践的な概念演習を通じて、エンドツーエンドのテストパイプラインの設計方法を学びます。 このコースは、AIの安全性と評価の分野へ移行したい初級QAエンジニア、開発者、AI愛好家向けに設計されています。高度な数学のバックグラウンドやプログラミング経験は必要ありません。 今日から、より安全で信頼性の高いAIシステムの構築を始めましょう。