De basisprincipes van het testen van Machine Learning en AI-modellen

Naarmate kunstmatige intelligentie en grote taalmodellen geïntegreerd worden in alledaagse software, is het belangrijker dan ooit om de betrouwbaarheid, veiligheid en nauwkeurigheid ervan te waarborgen.Traditionele softwaretestmethoden schieten tekort wanneer ze worden toegepast op de probabilistische aard van moderne AI. Deze cursus biedt een duidelijke, stapsgewijze inleiding tot het evalueren van machine learning-modellen, fundamentele LLM's en conversatie-agenten, waardoor u de vaardigheden krijgt om robuuste teststrategieën te ontwerpen. Wat je leert: - Begrijp de fundamentele verschillen tussen het testen van traditionele software en het evalueren van probabilistische AI-systemen. - Pas data-splitting technieken toe zoals K-Fold cross-validatie om overfitting te voorkomen en betrouwbare modelgeneralisatie te garanderen. - Evalueer Large Language Models (LLM's) met behulp van industriestandaard benchmarks zoals MMLU, HumanEval en BLEU. - Beoordeel chatbot en conversatie AI-prestaties op nauwkeurigheid, veiligheid en samenhang. - Implementeer moderne testpatronen voor Retrieval-Augmented Generation (RAG) -systemen, waarbij zowel de ophaalnauwkeurigheid als de reactiegeneratie worden geverifieerd. - Identificeer en test op ethische risico's, vooroordelen, toxiciteit en beveiligingsproblemen zoals promptinjectie. Je begint met kerntestingterminologie en fundamentele machine learning-concepten voordat je doorgaat naar geavanceerde evaluatiemetingen voor generatieve AI.Door middel van duidelijke schriftelijke uitleg en praktische conceptuele oefeningen, leer je hoe je end-to-end testpijpleidingen ontwerpt. Deze cursus is bedoeld voor beginnende QA-ingenieurs, ontwikkelaars en AI-enthousiastelingen die de overgang naar AI-veiligheid en -evaluatie willen maken.Geen geavanceerde wiskundige achtergrond of programmeerervaring is vereist. Begin vandaag nog met het bouwen van veiligere, betrouwbaardere AI-systemen.