Fundamentos de Pruebas de Modelos de Machine Learning e IA

A medida que la inteligencia artificial y los modelos de lenguaje grandes se integran en el software cotidiano, garantizar su fiabilidad, seguridad y precisión es más crítico que nunca. Los métodos tradicionales de pruebas de software se quedan cortos cuando se aplican a la naturaleza probabilística de la IA moderna. Este curso proporciona una introducción clara, paso a paso, a la evaluación de modelos de machine learning, LLMs fundamentales y agentes conversacionales, dándole las habilidades para diseñar estrategias de pruebas robustas. Lo que aprenderá: - Comprender las diferencias fundamentales entre probar software tradicional y evaluar sistemas de IA probabilísticos. - Aplicar técnicas de división de datos como la validación cruzada K-Fold para prevenir el sobreajuste y garantizar una generalización fiable del modelo. - Evaluar Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) utilizando benchmarks estándar de la industria como MMLU, HumanEval y BLEU. - Evaluar el rendimiento de chatbots y IA conversacional en cuanto a precisión, seguridad y coherencia. - Implementar patrones de pruebas modernos para sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), verificando tanto la precisión de la recuperación como la generación de respuestas. - Identificar y probar riesgos éticos, sesgos, toxicidad y vulnerabilidades de seguridad como la inyección de prompts. Comenzará con la terminología central de pruebas y los conceptos fundamentales de machine learning antes de progresar a métricas de evaluación avanzadas para IA generativa. A través de explicaciones escritas claras y ejercicios conceptuales prácticos, aprenderá a diseñar pipelines de pruebas de extremo a extremo. Este curso está diseñado para ingenieros de QA principiantes, desarrolladores y entusiastas de la IA que desean hacer la transición a la seguridad y evaluación de IA. No se requieren conocimientos matemáticos avanzados ni experiencia en programación. Comience a construir sistemas de IA más seguros y fiables hoy mismo.