Как оценивать ИИ-системы: курс для инженеров и PM-ов

Курс создан для инженеров, ML‑разработчиков и технических PM-ов, которым нужно системно и предсказуемо улучшать качество AI‑продуктов. Это практическое руководство по тому, как оценивать, тестировать и развивать LLM‑системы вне зависимости от их масштаба и архитектуры.

Зачем инженеру или PM-у разбираться в оценке AI-систем

Современные AI‑приложения работают вероятностно, меняют поведение от версии к версии и могут «ломаться» в непредсказуемых местах. Без правильного подхода к оценке вы рискуете:

• тратить недели на эксперименты без улучшений;
• вносить изменения в промпты или пайплайны, которые ухудшают результаты;
• опираться на интуицию вместо данных;
• не понимать, куда направлять инженерные ресурсы;
• случайно оптимизировать не то, что действительно важно пользователям.

Этот курс закрывает все эти проблемы и даёт чёткую систему действий, которую можно применять к любым AI‑продуктам: чатботам, RAG‑системам, генерации контента, аналитическим ассистентам, мультимодальным пайплайнам и др.

Что делает этот курс уникальным

В отличие от теоретических лекций, курс построен вокруг реальной инженерной практики. Вы будете работать с кодом, метриками, датасетами и пайплайнами оценки — и увидите, как быстро можно улучшить качество модели, если использовать правильные методики.

• занятия 2 раза в неделю в течение 4 недель;
• регулярные office hours, где можно разобрать свои задачи;
• доступ к записям, материалам и практическим ноутбукам;
• ориентация на реальные проблемы и реальные сценарии.

Структура курса

1. Основы и жизненный цикл оценки LLM-приложений

• что значит «качество» для AI-систем;
• как формировать задачи и критерии оценки;
• переход от субъективных ощущений к объективным данным.

2. Систематический анализ ошибок

• таксономии ошибок;
• приоритизация и выявление узких мест;
• как быстро находить точки роста модели.

3. Метрики и автоматизированная оценка

• как строить метрики для вероятностных систем;
• когда можно доверять LLM-as-a-judge;
• построение пайплайнов автоматической проверки качества.

4. Коллаборативная оценка и согласование критериев

• как договариваться о «правильных ответах»;
• организация командной работы и ревью;
• устранение субъективности между экспертами.

5. Стратегии тестирования для разных архитектур

• RAG и retrieval‑процессы;
• длинные пайплайны и их точки отказа;
• мультимодальные и комбинированные системы.

6. Мониторинг в продакшене

• как строить continuous evaluation;
• выявление деградаций качества;
• как декомпозировать ошибки в продакшене.

7. Human-in-the-loop процессы

• когда нужны люди, а когда лучше автоматизация;
• как строить эффективную разметку;
• экономия времени и сокращение затрат.

8. Оптимизация стоимости и маршрутизация запросов

• какие модели использовать для разных задач;
• динамическая маршрутизация;
• как снижать стоимость без потери качества.

Чего вы достигнете к окончанию курса

• научитесь находить и диагностировать ошибки лучше и быстрее конкурентов;
• сможете эффективно использовать синтетические данные до появления реальных пользователей;
• создадите устойчивый «data flywheel», который ускоряет улучшение AI;
• овладеете методами автоматизации оценки и будете понимать, когда им можно доверять;
• получите практический опыт настройки AI под бизнес‑цели и особенности домена;
• избежите распространённых ошибок, встречающихся в большинстве AI‑проектов;
• пройдёте полноценные end‑to‑end упражнения с кодом и реальными кейсами.

Кому особенно рекомендуем

• инженерам, создающим или поддерживающим AI‑функциональность;
• PM-ам, отвечающим за качество AI-продуктов;
• ML-специалистам, которые хотят поднять уровень практик оценки;
• тимлидам, внедряющим AI в существующие сервисы;
• всем, кому важно принимать решения на основе данных, а не на ощущениях.

Если вы хотите делать AI‑системы предсказуемыми, понятными и управляемыми — этот курс даст все необходимые инструменты.