Fondements des tests pour les modèles de Machine Learning et d'IA

Alors que l'intelligence artificielle et les grands modèles de langage s'intègrent dans les logiciels de tous les jours, il est plus crucial que jamais de garantir leur fiabilité, leur sécurité et leur précision. Les méthodes traditionnelles de test logiciel sont insuffisantes lorsqu'elles sont appliquées à la nature probabiliste de l'IA moderne. Ce cours propose une introduction claire, étape par étape, à l'évaluation des modèles de machine learning, des LLM fondamentaux et des agents conversationnels, vous donnant les compétences nécessaires pour concevoir des stratégies de test robustes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les différences fondamentales entre le test de logiciels traditionnels et l'évaluation de systèmes d'IA probabilistes. - Appliquer des techniques de division de données comme la validation croisée K-Fold pour prévenir le surajustement et garantir une généralisation fiable du modèle. - Évaluer les grands modèles de langage (LLM) en utilisant des benchmarks standard de l'industrie tels que MMLU, HumanEval et BLEU. - Évaluer les performances des chatbots et de l'IA conversationnelle en termes de précision, de sécurité et de cohérence. - Implémenter des modèles de test modernes pour les systèmes de Génération Augmentée par Récupération (RAG), en vérifiant à la fois la précision de la récupération et la génération des réponses. - Identifier et tester les risques éthiques, les biais, la toxicité et les vulnérabilités de sécurité comme l'injection de prompt. Vous commencerez par la terminologie de base des tests et les concepts fondamentaux du machine learning avant de passer aux métriques d'évaluation avancées pour l'IA générative. Grâce à des explications écrites claires et à des exercices conceptuels pratiques, vous apprendrez à concevoir des pipelines de test de bout en bout. Ce cours est conçu pour les ingénieurs QA débutants, les développeurs et les passionnés d'IA qui souhaitent se spécialiser dans la sécurité et l'évaluation de l'IA. Aucune connaissance mathématique avancée ni expérience en programmation n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à construire des systèmes d'IA plus sûrs et plus fiables.