AI Evals
Старт потока: 01 июня 2026
Делаем образовательные продукты более 6 лет
4.9/5 средняя оценка учеников
200K+ прочтений статей на Habr
Автор курса
  • 5 реальных кейсов: от QnA до мультимодальности
  • 4 проекта на основе реальных задач
  • Учишься работать без разметки и идеальных данных
  • Разбираем реальные ошибки и трейсы систем
  • Поддержка и разбор твоих решений в чате
  • Можно применить знания сразу в работе

Барьеры при масштабировании AI-продуктов

AI-системы ломаются не из-за моделей, а из-за отсутствия понимания качества
  • Непонятно, что считать “хорошим результатом”

  • Нет процесса оценки

  • Нет данных для тестирования

  • Решения принимаются “на глаз”

  • Решение

    Курс даёт: систему оценки качества, подход к работе без разметки и инструменты улучшения через ошибки

Это AI системы, которые работают в продакшене

  • Опыт разработки реальных AI-продуктов

  • Симуляции продуктовых кейсов вместо лекций

  • Домашки как в реальной работе

  • Анализ ошибок, а не "правильных ответов"

Чему вы научитесь
Полноценная симуляция разработки AI-систем, которые работают в продакшне.
1. Определять качество AI-систем

Понимать, что считать хорошим результатом, выбрать правильные метрики и избежать слепых зон при оценке.


2. Строить eval-пайплайны

От сбора эталонных датасетов до интеграции процесса оценки в жизненный цикл разработки продукта. Мы научим определять качество системы и настраивать автоматический мониторинг.
2. Строить eval-пайплайны

От сбора эталонных датасетов до интеграции процесса оценки в жизненный цикл разработки продукта. Мы научим определять качество системы и настраивать автоматический мониторинг.

3. Error Analysis и трейсинг

Глубокий анализ трейсов и логов. Построение taxonomy (классификации) ошибок, приоритизация failure cases и превращение их в понятные гипотезы улучшения продукта системно, а не "на глаз".


4. Работать без размеченных данных

Настраивать системы оценки в условиях, когда нет идеального эталонного датасета для тестирования.
4. Работать без размеченных данных

Настраивать системы оценки в условиях, когда нет идеального эталонного датасета для тестирования.

5. Использовать LLM-as-a-judge

Создавать и калибровать автоматических судей на базе языковых моделей для масштабируемого тестирования.


6. Проектировать multi-turn evals

Оценивать сложные многошаговые диалоги, агентов и RAG-пайплайны с маршрутизацией.
6. Проектировать multi-turn evals

Оценивать сложные многошаговые диалоги, агентов и RAG-пайплайны с маршрутизацией.

Программа

Как это поможет в карьере

  • Сможешь брать ownership за AI-фичи

  • Перестанешь настраивать систему “на глаз”

  • Будешь говорить с командой на уровне систем

  • Увеличишь свою ценность как инженера / PM

Отзывы наших студентов
Полноценная симуляция разработки AI систем
это больше чем курс
49999 ₽
  • Можно совмещать с работой
  • Каждая неделя = новый продуктовый кейс
  • Разбор решений и ошибок
  • Работа с реальными ограничениями
  • Практика, которую можно перенести в работу
  • Поддержка между сессиями
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. Мы подготовили инструкцию, чтобы процесс согласования прошел быстро и прозрачно.
FAQ