【ai精翻】LLM、聊天机器人和 AI 模型的非功能测试

您将学到什么

• 了解人工智能如何运作
• 了解基本的软件测试
• 了解与传统软件相比，人工智能的测试方式
• 获得有关道德测试的知识
• 使用自动化工具测试聊天 GPT 的演示
• 了解对抗性测试技术
• 了解如何测试类似人类的对话
• 使用 PerspectiveAPI 创建用于测试偏见、毒性和仇恨的框架

要求

• 具有软件测试基本经验
• 基本编码经验（但不是必须的）
• 可选 – GPT 模型 4 订阅（但不是必需的）
• 渴望学习市场上最热门的技能
• 渴望学习市场上最热门的技能

描述

欢迎来到“LLM、聊天机器人和 AI 模型的非功能性测试”，这是您掌握测试 AI 系统基础知识的全面指南。无论您是开发人员、数据科学家还是 AI 爱好者，本课程都将为您提供评估、改进和确保 AI 技术的可靠性、性能、安全性和道德完整性所需的知识和技能。

您将学到什么：

• 人工智能测试简介：了解测试人工智能系统的重要性，解决技术性能和道德问题。了解人工智能故障的潜在影响以及负责任的测试如何减轻这些风险。
• 特别关注基础模型和 LLM：深入研究测试大型语言模型和基础 AI 系统的独特挑战，这些挑战正在推动多个行业的创新。
• 人工智能系统评估：了解如何为基于人工智能的系统设计和实施有效的测试框架，利用手动和自动化工具来提高系统性能和安全性。
• 对抗性人工智能测试：了解如何通过对抗性测试技术评估人工智能模型的稳健性，评估人工智能系统在受到恶意输入时抵抗操纵和错误的能力。
• 用于道德和毒性测试的 PerspectiveAPI：了解如何集成 PerspectiveAPI 和其他工具来测试 AI 系统是否符合道德规范并检测有害或有毒的输出，确保 AI 系统遵守安全和道德标准。
• 人工智能的人性化：探索评估人工智能反应“人性化”的概念。了解如何测试人工智能系统是否能够生成与人类相似、具有情境意识且在交互中富有同理心的输出。
• 道德 AI：深入探讨与 AI 相关的风险以及 AI 开发的道德层面。了解如何测试 AI 系统的偏见、公平性和透明度，确保遵守负责任的 AI 实践。
• 使用 MLOps 中的 API 测试 ChatGPT 和聊天机器人：学习通过 API 测试和评估 ChatGPT 等对话模型，并了解如何将这些测试集成到 MLOps 管道中以持续改进 AI。
• 案例研究：回顾现实世界中的人工智能测试示例，学习该领域常见的陷阱和最佳实践，以确保人工智能的可靠性和安全性。

本课程适合哪些人：

本课程专为寻求全面了解测试 AI 系统所需技术和实践的个人而设计。无论您是刚开始从事 AI 职业、提升专业技能，还是对 AI 系统可靠性背后的技术和道德机制感兴趣，本课程都能为您提供宝贵的见解。

立即报名，开始掌握测试人工智能系统的关键技能，确保您有能力为安全、可靠和符合道德的人工智能技术的开发做出贡献！

本课程适合哪些人？

• 公民开发者
• 软件测试员
• 质量工程师
• 社会工程师
• 及时工程师
• 产品经理
• 工程总监