Fondamenti di test di modelli di Machine Learning e AI

Man mano che l'intelligenza artificiale e i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono integrati nel software di uso quotidiano, garantirne l'affidabilità, la sicurezza e l'accuratezza è più critico che mai. I metodi tradizionali di test del software si rivelano insufficienti se applicati alla natura probabilistica dell'AI moderna. Questo corso fornisce un'introduzione chiara e passo-passo alla valutazione dei modelli di machine learning, degli LLM fondamentali e degli agenti conversazionali, fornendoti le competenze per progettare strategie di test robuste. Cosa imparerai: - Comprendere le differenze fondamentali tra il test del software tradizionale e la valutazione dei sistemi AI probabilistici. - Applicare tecniche di suddivisione dei dati come la cross-validazione K-Fold per prevenire l'overfitting e garantire una generalizzazione affidabile del modello. - Valutare i Large Language Models (LLM) utilizzando benchmark standard del settore come MMLU, HumanEval e BLEU. - Valutare le prestazioni di chatbot e AI conversazionale per accuratezza, sicurezza e coerenza. - Implementare moderni pattern di test per i sistemi Retrieval-Augmented Generation (RAG), verificando sia l'accuratezza del recupero che la generazione della risposta. - Identificare e testare rischi etici, bias, tossicità e vulnerabilità di sicurezza come la prompt injection. Inizierai con la terminologia di base del testing e i concetti fondamentali del machine learning prima di passare a metriche di valutazione avanzate per l'AI generativa. Attraverso chiare spiegazioni scritte ed esercizi concettuali pratici, imparerai a progettare pipeline di test end-to-end. Questo corso è progettato per ingegneri QA principianti, sviluppatori e appassionati di AI che desiderano passare alla sicurezza e alla valutazione dell'AI. Non è richiesta alcuna conoscenza matematica avanzata o esperienza di programmazione. Inizia oggi stesso a costruire sistemi AI più sicuri e affidabili.