Cómo evaluar a los agentes de IA - Parte 2

Resumen

Profundice en las complejidades de evaluar agentes de IA con nuestro curso integral, 'Cómo Evaluar Agentes de IA - Parte 2.' Esta sesión se centra en técnicas de evaluación modernas que son fundamentales para evaluar la efectividad de los agentes de IA. Explorará conceptos como LLM-como-juez, métodos de evaluación basados en código y la importancia de la retroalimentación humana.

El curso presenta demostraciones prácticas utilizando Arize Phoenix, ilustrando cómo estas técnicas pueden aplicarse en escenarios del mundo real para lograr evaluaciones precisas de las capacidades de IA.

Ideal para aquellos interesados en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, esta sesión se lleva a cabo en YouTube, asegurando un aprendizaje accesible para todos. ¡Únase a nosotros para mejorar sus habilidades en evaluación de IA hoy mismo!

Programa de estudio

• Introducción a la Evaluación de Agentes de IA
Panorama de los agentes de IA y sus funciones
Importancia de la evaluación en el desarrollo de IA
• Panorama de Técnicas de Evaluación Moderna
Clasificación de técnicas de evaluación
Elección del método de evaluación adecuado
• Evaluación con LLM como Juez
Explicación de LLM como juez
Ventajas y limitaciones
Demostración práctica usando Arize Phoenix
• Métodos de Evaluación Basados en Código
Marcos de prueba automatizados
Métricas de rendimiento y benchmarking
Estudios de caso basados en código
• Mecanismos de Retroalimentación Humana
Recolección de retroalimentación cualitativa
Diseño de estudios de usuarios para IA
Integración de la retroalimentación humana en la mejora de agentes
• Sesiones Prácticas con Arize Phoenix
Introducción a la plataforma Arize Phoenix
Ejercicios prácticos: Configuración de evaluaciones
Análisis de resultados y generación de insights
• Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
Revisión de evaluaciones exitosas de agentes de IA
Lecciones aprendidas de proyectos del mundo real
• Tendencias Futuras en la Evaluación de Agentes de IA
Técnicas y tecnologías emergentes
Predicción de desafíos y oportunidades en la evaluación
• Conclusión y Conclusiones
Resumen de técnicas clave aprendidas
Estrategias para la mejora continua de la evaluación

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Asignaturas

Ciencias de la Computación