Системная оценка качества AI приложений
Старт потока: 01 июня 2026
Tech Product Manager, AI
Revolut
Возместить расходы на обучение
Записаться на курс
Делаем образовательные продукты более 6 лет
Андрей Киселев
4.9/5 средняя оценка учеников
200K+ прочтений статей на Habr
Системная оценка качества AI приложений
Старт потока: 01 июня 2026
Tech Product Manager, AI
Revolut
Андрей Киселев
Возместить расходы на обучение
Записаться на курс
  • 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

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.
Чему вы научитесь
  • 01
    Определять качество AI-систем
  • 02
    Строить eval-пайплайны
  • 03
    Работать без размеченных данных
  • 04
    Проводить error analysis
  • 05
    Системно улучшать продукт
  • 06
    Использовать LLM-as-a-judge
  • 07
    Проектировать multi-turn evals
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
49999 ₽
  • 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