Comment évaluer les agents IA - Partie 2

Aperçu

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!

Programme

• Introduction à l'évaluation des agents d'IA
Aperçu des agents d'IA et de leurs rôles
Importance de l'évaluation dans le développement de l'IA
• Aperçu des techniques d'évaluation modernes
Classification des techniques d'évaluation
Choisir la bonne méthode d'évaluation
• Évaluation LLM-en-Juge
Explication de LLM-en-juge
Avantages et limitations
Démonstration pratique utilisant Arize Phoenix
• Méthodes d'évaluation basées sur le code
Cadres de tests automatisés
Indicateurs de performance et benchmarking
Études de cas basées sur le code
• Mécanismes de retour d'information humain
Collecte de retours d'information qualitatifs
Concevoir des études utilisateur pour l'IA
Intégrer le retour d'information humain dans l'amélioration des agents
• Sessions pratiques avec Arize Phoenix
Introduction à la plateforme Arize Phoenix
Exercices pratiques : Mise en place des évaluations
Analyser les résultats et générer des insights
• Études de cas et applications réelles
Revue des évaluations réussies d'agents d'IA
Leçons tirées de projets réels
• Tendances futures dans l'évaluation des agents d'IA
Techniques et technologies émergentes
Prédire les défis et opportunités dans l'évaluation
• Conclusion et enseignements
Résumé des techniques clés apprises
Stratégies pour une amélioration continue de l'évaluation

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Matières

Computer Science