Чему вы научитесь
- Тестировать LLM-системы так, как тестируют production-сервисы, пока остальные продолжают тестировать «на глазок»
- Понимать, что именно сломалось, почему упало качество и как это чинить, вместо бесконечного перебора моделей и промптов
- Подбирать и изобретать правильные метрики качества под свою задачу: relevance, hallucination, latency и десятки других
- Использовать подход LLM-as-a-Judge для автоматизированной оценки генеративных систем
- Находить проблемы до релиза, а не после жалоб пользователей или падения конверсии
- Создавать проверочные датасеты, которые действительно находят деградации, редкие ошибки и проблемные сценарии
- Отслеживать качество и поведение AI-систем в production с помощью современного LLM-стека (на примере Langfuse)
- Выбирать и сравнивать готовые AI-решения: Перестанете верить бенчмаркам из презентаций. Научитесь объективно тестировать сторонние сервисы на своих данных до заключения контракта.
О курсе
Курс о том, как перестать угадывать качество AI решений и начать его измерять. Вы научитесь тестировать LLM-системы, строить метрики, ловить ошибки и деградации, запускать мониторинг и уверенно управлять AI в продакшене.
Для кого этот курс
👥 AI / LLM инженеры
Для тех, кто работает с промптами, RAG, агентами, генерацией контента или AI-сервисами и хочет перейти от экспериментов к управляемому качеству.
👥 QA / Test Engineers
Курс покажет, как тестировать вероятностные AI-системы так же системно, как классическое ПО.
👥 ML / Data Scientists
Если вы внедряете генеративный AI в продукт и хотите понимать, как измерять качество, мониторить деградацию и принимать решения на основе метрик.
👥 Backend / Fullstack разработчики
Для тех, кто интегрирует LLM-функциональность в приложения и сталкивается с вопросом: «как понять, что стало лучше или хуже?»
Начальные требования
- Регулярный опыт работы с LLM: промпты, API или AI-инструменты в реальных бизнес задачах
- Понимание базовых концепций: модель, контекст, RAG / агенты — хотя бы на пользовательском уровне
- Желание разобраться, как делать production-AI, а не только красивые демо
Преподаватели курса
5
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 2 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- Полную перезагрузку инженерного мышления: У вас навсегда исчезнет желание тестировать промпты руками на 10 случайных примерах. Вы начнете смотреть на вероятностные AI-системы через призму системного подхода.
- Безграничный арсенал метрик: Освоите десятки готовых метрик и поймёте принципы их построения, чтобы создавать собственные критерии оценки под уникальные капризы любого бизнеса.
- Универсальный фреймворк для любых AI-проектов: Вы освоите готовый воспроизводимый подход к оценке ИИ. Неважно, что вы будете запускать завтра — простой RAG-чат или сложную автономную систему агентов — у вас уже будет пошаговый алгоритм действий.
- Бронебойный кейс для портфолио: В результате курса вы соберёте полноценную систему оценки AI: от валидационных датасетов до мониторинга реального трафика в Langfuse. На собеседовании это станет весомым доказательством того, что вы умеете контролировать качество AI-систем в production.