Оценка AI агентов
Научитесь измерять и улучшать качество AI-агентов до продакшена: метрики, датасеты, LLM-as-a-judge, error analysis и multi-turn evals на реальных кейсах
Старт потока: 18 июня 2026
Длительность: 5 недель
Делаем образовательные продукты более 6 лет
4.9/5 средняя оценка учеников
200K+ прочтений статей на Habr
Вернём деньги, если курс не подойдёт
Автор курса
Оценка AI агентов
Научитесь измерять и улучшать качество AI-агентов до продакшена: метрики, датасеты, LLM-as-a-judge, error analysis и multi-turn evals на реальных кейсах
Старт потока: 18 июня 2026
Длительность: 5 недель

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
  • 5 реальных кейсов: от QnA до мультимодальности
  • 4 готовых проекта на основе реальных задач
  • Анализ ошибок, а не "правильных ответов"
  • Разбираем реальные ошибки и трейсы систем
  • Поддержка и разбор твоих решений в чате
  • Готовые фреймворки для внедрения в свои проекты
Чему вы научитесь
1. Определять качество AI-систем

Понимать, что считать хорошим результатом, выбирать правильные метрики и избегать слепых зон при оценке.


2. Строить eval-пайплайны

От сбора логов и формирования набора метрик до настройки автоматизированных систем оценки на базе реальных production-инструментов
2. Строить eval-пайплайны

От сбора логов и формирования набора метрик до настройки автоматизированных систем оценки на базе реальных production-инструментов

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.

Кому необходима экспертиза оценки AI решений

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.

Как это поможет в карьере

  • Ownership за AI-фичи

    Сможешь решать, что выкатывать в прод. Шире зона ответственности → аргумент на грейд.
  • Релизы без откатов

    Quality-gate ловит регрессии до прода. Меньше инцидентов — больше доверия.
  • Сократишь косты на ручную разметку и QA

    LLM-as-a-judge вместо ручного QA. Экономию команды покажешь руководителю.
  • Увеличишь свою ценность как инженера / PM

    Evals — редкий навык, который спрашивают на AI-собесах. Плюс к оферу и грейду.
Программа
Оставьте заявку на консультацию по курсу
Команды, которые уже проходили обучение у нас
Отзывы наших студентов
Полный цикл разработки AI систем
это больше чем курс
Стоимость: 79999 ₽
13 333 ₽ × 6 мес в Сплит
Вернём деньги, если курс не подойдёт
Что входит:
  • 5 live-сессий с разбором в прямом эфире
  • 5 реальных кейсов: от QnA до мультимодальности
  • 4 проекта в портфолио
  • Ревью твоих решений в чате между сессиями
  • Доступ к записям и материалам навсегда
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