Cómo evaluar a los agentes de IA - Parte 2

Resumen

Delve into the intricacies of evaluating AI agents with our comprehensive course, 'How to Evaluate AI Agents - Part 2.' This session focuses on modern evaluation techniques that are pivotal for assessing the effectiveness of AI agents. You will explore concepts like LLM-as-judge, code-based evaluation methods, and the significance of human feedback.

The course features practical demonstrations using Arize Phoenix, illustrating how these techniques can be applied in real-world scenarios to achieve accurate evaluations of AI capabilities.

Ideal for those keen on Computer Science and Artificial Intelligence, this session is hosted on YouTube, ensuring accessible learning for everyone. Join us to enhance your skill set in AI evaluation today!

Programa

• 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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Materias

Computer Science