TESTING AI MODELS

• Научитесь выбирать метрики, реально отражающие качество модели
• Будете понимать ограничения accuracy и других стандартных метрик
• Сможете анализировать результаты моделей в разрезе сегментов и бизнес-влияния

• Сможете построить процесс контроля качества при каждом обновлении модели
• Научитесь корректно сравнивать версии моделей с учетом вариативности данных и статистической значимости
• Будете понимать, как интерпретировать результаты A/B-тестов в продакшене

Результат:

• Научитесь выявлять проблемы с качеством данных еще до того, как они окажут влияние на модель
• Сможете различать типы дрейфа и OOD-случаи и использовать их как сигналы риска
• Освоите практические инструменты для мониторинга качества данных во времени

Результат:

• Разберетесь с недетерминизмом LLM и научитесь учитывать его во время тестирования
• Сможете тестировать работу моделей с длинным контекстом и streaming-ответами
• Научитесь настраивать локальную и API-среду для воспроизводимых тестов

• Научитесь строить тестированные и версионированные промпты вместо ручных экспериментов
• Сможете создавать эталонные наборы для генеративных задач
• Будете проверять стабильность, корректность и структурированность ответов LLM

• Научитесь проектировать сценарии тестирования сложных multi-turn диалогов
• Сможете проверять сохранение контекста, памяти и логической последовательности ответов
• Будете выявлять типичные проблемы чат-ботов в долгих разговорах

• Научитесь объективно оценивать качество LLM с помощью разных типов метрик
• Сможете комбинировать эталонные и безэталонные подходы в зависимости от задачи
• Будете контролировать стабильность ответов и корректность структурированных выходов

Результат:

• Научитесь тестировать LLM с учетом специфики украинского языка
• Сможете обнаруживать суржик, русизмы, ошибки склонения и code-switching
• Построите специализированные eval-наборы для украиноязычных и многоязычных сценариев

Результат:

• Научитесь находить, на каком этапе RAG-системы возникают ошибки
• Будете понимать типичные причины галлюцинаций в RAG
• Сможете формировать тестовые гипотезы для улучшения retrieval и chunking

Результат:

• Научитесь измерять качество RAG-системы от поиска до финального ответа
• Сможете интерпретировать метрики контекста, поиска и генерации
• Будете проводить полноценную end-to-end оценку RAG

• Научитесь системно выявлять галлюцинации, а не только фиксировать их постфактум
• Сможете проверять правдивость утверждений и корректность цитирований
• Будете проектировать негативные сценарии и механизмы безопасного отказа

• Научитесь проводить red-teaming AI-систем по понятной методологии
• Сможете выявлять prompt-инъекции, jailbreak-атаки и риски утечки данных
• Будете формировать структурированные отчеты с рисками и рекомендациями

• Научитесь выявлять разные типы предвзятости в AI-системах
• Сможете использовать инструменты объясняемости для анализа решений моделей
• Будете балансировать между точностью, справедливостью и стабильностью

• Научитесь писать unit- и integration-тесты для AI-компонентов
• Сможете совмещать детерминистические и вероятностные проверки
• Будете использовать snapshot testing и mocking для стабильных тестов

• Научитесь проектировать масштабируемые системы оценки AI
• Поймете жизненный цикл эталонных датасетов
• Сможете применять eval-driven подход для контроля регрессии

• Научитесь интегрировать тесты AI в CI/CD-пайплайны
• Сможете настраивать quality gates и блокировать рисковые деплои
• Будете контролировать деградацию качества в продакшене

Результат:

• Научитесь читать и интерпретировать latency и cost-метрики
• Сможете выявлять регрессионный рост затрат
• Оцените влияние архитектурных решений на продуктивность

• Научитесь проектировать корректные процессы человеческой оценки
• Сможете работать с метриками согласованности аннотаций
• Будете интегрировать human-in-the-loop как часть AI-систем

• Научитесь строить AI QA как часть продуктового процесса
• Сможете создавать test-планы и чек-листы с учетом рисков
• Будете эффективно коммуницировать результаты оценки со стейкхолдерами

• Представите собственную систему тестирования AI (LLM чат-бот, RAG-система или ML-классификатор) с автоматизированными eval-наборами и метриками
• Получите фидбек от лектора и рекомендации по развитию в сфере