Узнай, как тестируют AI! 💡 Курс основан на практическом опыте авторов по тестированию AI-приложений как в стартапах, так и международных IT-корпорациях.
Неплохой вводный курс. Однако весь практический материал под пейволом на отдельном сайте. Рекомендую для начального ознакомления с темой тестирования AI.
Dzmitry, спасибо за отзыв и оценку курса!
Понимаем ваше неудобство из-за сторонней платформы. Мы подключили тренажер на отдельном сайте, чтобы студенты могли потестировать самые передовые AI-модели от OpenAI и Anthropic. К сожалению, их API платный, но мы за свой счет дарим 5 000 токенов каждому при регистрации в тренажере.
Рады, что курс был полезен для старта!
Курс был очень полезным и интересным. Прошла за два дня на одном дыхании. Информации очень много. Не все усвоила, но главное - даже записала . Спасибо за возможность узнать больше полезной информации про AI.
Отличный курс!
Сжато, но полноценно расставляет акценты в работе с AI в целом (не только в тестировании).
Так же подпишусь под остальными отзывами - всё так и есть.
Спасибо и успехов вам, Mentorpiece!
круть 👍, кайф, хочу еще!!! (если есть ссылка на другой такой же курс или ресурс (лучше с документом- сертификатом прохождения) просьба написать)!
.
спасибо, было увлекательно.
.
особенно понравилось итоги урока,модуля,раздела. где представлена краткая выжимка. + файлы-шпаргалки
.
п с
единственное, не смог выполнить практические задания так как без регистрации AI сервисы не работали. А регистрация без "квн " не подключается (у меня и с квн не получается пока)
Вячеслав, искренне рады, что курс понравился!
По поводу проблем с доступами напишите, пожалуйста, нам по любому из контактов https://mentorpiece.org/contact/ - поможем разобраться.
Курс понравился. Хорош, как точка входа в тему тестирования AI/LLM-based приложений. Даёт общее понимание особенностей работы таких приложений и аскпектов их тестирования. Много полезных примеров, улучшающих понимание материала.
Спасибо за ваш курс.
1. Нового по AI узнал достаточно много.
2. Понравилось представление информации. Главная часть + дополнительные части (информация по дополнительным вопросам).
3. Не понравилось:
К курсу можно применить критерий стоимости (токенов), который обсуждается в самом курсе и в статье автора курса. Использование прямых запросов к Моделям мне представляется избыточным.
а) на начальных шагах можно сделать детерминированные ответы от моделей, без прямого доступа к ним.
б) из списков исключены бесплатные модели, типа Алисы, ГигаЧата, DeepSeek. Эти модели выдают вполне корректные результаты по примерам.
4. Критерий выбора: Начальный курс с введением в предмет желательно использовать бесплатный. Уже дальше, с пониманием, ЧТО именно надо изучать, можно искать платные курсы.
Андрей, большое спасибо за развёрнутую обратную связь!
> на начальных шагах можно сделать детерминированные ответы от моделей, без прямого доступа к ним
Да, мы изначально рассматривали такой вариант. Исходя из нашей задачи дать студентам сразу максимум практических навыков, пусть и на несложном уровне, решили использовать всё-таки полнофункциональные модели.
Бесплатные модели для серьёзной разработки пока что используют редко, и они слишком восприимчивы к атакам. Если обучаться на них, то на реальных проектах будет работать сложнее.
Но качество бесплатных моделей постоянно растёт, так что, возможно, немного позже подключим их.
Рады, что Вы положительно оценили и структуру, и содержание курса!
Курс «Как тестировать AI-приложения» оказался для меня очень полезным и практикоориентированным. Особенно ценно, что материал подан структурированно: от базовых понятий к сложным техникам проверки нейросетей. Понравились реальные кейсы, разбор типичных ошибок. Однозначно рекомендую всем, кто работает с искусственным интеллектом.
