Профессиональный 4-недельный онлайн-курс

Системная оценка качества
LLM-приложений и AI-агентов

Замените субъективную оценку (vibe-checking) прозрачными метриками. Постройте масштабируемый процесс тестирования (Evals), автоматизируйте поиск ошибок и гарантируйте стабильную работу AI-архитектур перед релизом для пользователей.
  • Старт: 20 апреля
  • 4 недели
  • 9 модулей
  • Практика
Оставить заявку

Барьеры при масштабировании AI-продуктов

Сегодня создание прототипа на базе LLM занимает дни, но вывод его в
production требует месяцев. Команды сталкиваются с системными проблемами:

  • Слепые зоны при
    обновлениях

    Изменение системного промпта или обновление версии модели приводит к
    непредсказуемой регрессии качества в других сценариях.

  • Немасштабируемое
    тестирование

    Оценка качества сводится к
    ручному просмотру логов и
    субъективному мнению (vibe-
    checking). Это дорого, долго и не дает объективной картины.

  • Отсутствие метрик для
    бизнеса

    Product-менеджеры не могут
    ответить на вопрос: «Насколько точно работает
    наш RAG-пайплайн?» и
    принимают решения в условиях неопределенности.

  • Решение: Application-Centric Evals

    Систематический подход к тестированию AI, аналогичный Unit-тестированию в классической разработке ПО.

Кому необходима экспертиза в Evals

Курс спроектирован для специалистов, отвечающих за качество и стабильность
AI-решений:

  • AI / ML и Backend
    инженерам

    Вы научитесь проектировать
    автоматические пайплайны оценки, тестировать сложные multi-step агенты, оценивать качество Retrieval (RAG) и внедрять Evals в CI/CD процессы.

  • Product Managers (AI
    продуктов)

    Вы получите инструменты для
    управления качеством продукта на основе data-driven подхода. Научитесь связывать бизнес-метрики с метриками модели, строить таксономию ошибок и ставить прозрачные ТЗ инженерам.

  • Tech Leads и
    Руководителям

    Вы поймете, как выстроить
    процессы оценки внутри команды, выбрать оптимальный стек технологий (готовые платформы vs. in-house решения) и снизить затраты на ручную разметку
    данных.
  • 01
    Проектирование Evaluation Pipeline
    От сбора эталонных датасетов до интеграции процесса оценки в жизненный цикл разработки продукта.
  • 02
    Внедрение LLM-as-a-judge
    Создание автоматических оценщиков. Понимание их ограничений, калибровка точности и согласованность с бизнес-целями.
  • 03
    Оценка сложных архитектур
    Декомпозиция качества по этапам для multi-step систем, агентов, RAG, tool use и роутинга. Поиск узких мест в пайплайнах.
  • 04
    Владение индустриальным стеком
    Практический опыт работы с ведущими платформами: LangSmith, Braintrust, Arize, Truesight.
  • 05
    Систематический анализ ошибок
    Построение taxonomy (классификации) ошибок, приоритизация failure cases и превращение их в гипотезы для улучшения продукта.
Содержание программы (9 модулей)

Почему этот курс работает?

  • Основано на реальном
    production-опыте

    Мы не преподаем сухую теорию. Архитектура курса базируется на решении сложных бизнес-задач. В бонусном модуле мы детально разбираем реальный кейс: как мы добились предсказуемого качества при автоматизации проверки домашних заданий по математике с помощью AI.

  • Индустриальные
    стандарты топовых AI-
    команд

    Методологии, которые вы освоите (от LLM-as-a-judge до декомпозиции RAG), используются при разработке продуктов в OpenAI, Anthropic и ведущих tech-компаниях. Мы учим инженерной культуре, а не хайповым промптам.

  • Готовые фреймворки и
    шаблоны кода

    Вы получите доступ к закрытому репозиторию с готовыми пайплайнами оценки, промптами для LLM-as-a-judge и шаблонами интеграции с CI/CD, которые можно сразу использовать в ваших рабочих проектах.
Технический стек курса
Присоединяйтесь к потоку
24999 ₽
  • Доступ ко всем 9 модулям программы
  • Доступ к записям на 12 месяцев
  • Все дополнительные материалы, фреймворки и шаблоны
  • Поддержка по домашним заданиям
  • Доступ в закрытое комьюнити (чат потока)
Записаться

Этот курс может оплатить ваш работодатель

Если знания курса пригодятся вам на текущем месте работы, поговорите с руководителем о частичной или полной оплате учёбы. Напишите нам на почту support@shvm.xyz или в онлайн чат на сайте. Менеджер свяжется с вами и сориентирует по дальнейшим действиям.
FAQ