دوره مسترکلاس تست LLM: تضمین کیفیت نرم‌افزار برای مدل‌های زبانی هوش مصنوعی

آنچه یاد خواهید گرفت: اصول تست مدل‌های زبانی بزرگ تست عملکردی (پردازش محتوا، سازگاری منطقی) تست غیرعملکردی (قابلیت تحمل، بهینه‌سازی عملکرد) چارچوب DeepEval تست RAG تشخیص هالوکیشن تست هوش مصنوعی با Python ادغام پایگاه‌های داده برداری پیش نیازهای دوره آشنایی پایه‌ای با Python و مفاهیم AI/ML توضیحات دوره آنچه می آموزید: اصول تست مدل‌های زبانی بزرگ - تسلط به استراتژی‌های تست عملکردی و غیرعملکردی برای مدل‌های زبانی بزرگ تست هوش مصنوعی با Python - ساخت مجموعه‌های تست مقاوم با استفاده از Python نیتیو برای برنامه‌های یادگیری ماشین چارچوب DeepEval - ارزیابی حرفه‌ای و خودکارسازی تست مدل‌های زبانی بزرگ با ابزارهای استاندارد صنعتی تست RAG - تست سیستم‌های Retrieval Augmented Generation با پایگاه‌های داده برداری Pinecone تشخیص هالوکیشن - شناسایی و جلوگیری از هالوکیشن‌های مدل هوش مصنوعی در محیط‌های تولیدی تست عملکرد - بهینه‌سازی زمان پاسخ، دقت و قابلیت اطمینان مدل‌های زبانی بزرگ تست AI در تولید - استراتژی‌های تست در دنیای واقعی برای برنامه‌های AI سازمانی محتوای دوره: معماری شبکه عصبی - درک پایه‌های مدل‌های زبانی بزرگ و نیازهای تست انواع جامع تست - تست عملکردی (پردازش محتوا، سازگاری منطقی) و تست غیرعملکردی (قابلیت تحمل، بهینه‌سازی عملکرد) پیاده‌سازی تست با Python - کدنویسی عملی از مفاهیم پایه تا فریم‌ورک‌های پیشرفته تسلط بر DeepEval - خودکارسازی تست AI حرفه‌ای و ادغام مستمر پروژه واقعی - ساخت و تست یک برنامه کامل RAG فروشگاه کفش با ادغام Pinecone مناسب برای: توسعه‌دهندگان AI که برنامه‌های مبتنی بر LLM می‌سازند. مهندسین یادگیری ماشین که سیستم‌های AI تولیدی را پیاده‌سازی می‌کنند. مهندسین QA که به نقش‌های تست AI منتقل می‌شوند. توسعه‌دهندگان Python که با GPT ،ChatGPT و APIهای OpenAI کار می‌کنند. دانشمندان داده که مدل‌های Generative AI را اعتبارسنجی می‌کنند. مهندسین نرم‌افزار که مدل‌های LLM را در برنامه‌های موجود ادغام می‌کنند. پیش‌نیازها: آشنایی پایه‌ای با Python و مفاهیم AI/ML چرا این دوره: تسلط به مهارت‌های حیاتی تست مدل‌های زبانی بزرگ و تضمین کیفیت AI که شرکت‌ها به شدت نیاز دارند. یادگیری ابزارهای استاندارد صنعتی مانند DeepEval، کار با فناوری‌های پیشرفته مثل RAG و پایگاه‌های داده برداری، و ساخت پروژه‌های نمونه که تخصص تست AI واقعی را نشان می‌دهند. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ مهندسین QA که به نقش‌های تست AI منتقل می‌شوند. توسعه‌دهندگان AI که برنامه‌های مبتنی بر LLM می‌سازند. دانشمندان داده که مدل‌های Generative AI را اعتبارسنجی می‌کنند. مهندسین نرم‌افزار که مدل‌های LLM را در برنامه‌های موجود ادغام می‌کنند.