In der heutigen Zeit gewinnen große Sprachmodelle, sogenannte LLMs, immer mehr an Bedeutung. Sie sind der Kern unzähliger Anwendungen, die von automatischer Textgenerierung über intelligente Chatbots bis hin zu komplexen AI-Agenten reichen. Für Entwickler, die solche Modelle in ihre Produkte integrieren, wird die Fähigkeit zur systematischen Evaluation und Qualitätskontrolle zunehmend unerlässlich. Ein neu angebotener kostenloser und praxisorientierter Kurs bietet genau diese Expertise – maßgeschneidert für AI-Builder, die ihre LLM-Anwendungen auf ein neues Qualitätsniveau heben möchten. Das Hauptanliegen des Kurses ist es, konkrete Fähigkeiten im Umgang mit der Evaluierung von LLMs zu vermitteln.
Anwender lernen nicht nur theoretische Grundlagen, sondern führen zehn handfeste Python-Tutorials durch, die wesentliche Workflows der Evaluation abdecken. So erfahren die Teilnehmer, wie sie eigene Testdatensätze aufbauen, verschiedene Modelle und Prompts wirkungsvoll vergleichen und die Ausgaben der LLMs systematisch nachverfolgen und analysieren können. Durch diesen praktischen Ansatz wird Lernen effektiv in die tägliche Entwicklungsarbeit integriert. Ein besonders wichtiger Bestandteil des Kurses beschäftigt sich mit den verschiedenen Methoden der LLM-Evaluation. Hier reicht das Spektrum von deterministischen Validierungen, die eindeutige Regeln und Prüfungen automatisieren, bis hin zu komplexen, modellbasierten Scoring-Mechanismen.
Diese können helfen, die Qualität der generierten Inhalte zu bewerten, indem sie menschliche Präferenzen und typische Fehlermuster einbeziehen. Zudem werden die Kursteilnehmer in die Gestaltung und Feinabstimmung eigener LLM-Jurys eingeführt. Solche custom Judges ermöglichen es, die Bewertung genau an die Anforderungen und Besonderheiten spezifischer Anwendungen anzupassen. Auch die praktische Prüfung von LLM-Anwendungen steht im Fokus. Die Kursteilnehmer erarbeiten gemeinsam, wie man AI-Produkte für Textzusammenfassung, Klassifikation, Content-Erstellung und einfache KI-Agenten effektiv entwickeln und testen kann.
Das fördert das Verständnis dafür, wie sich die Qualität der Modelle im realen Einsatz überprüfen lässt und wie Probleme frühzeitig erkannt werden können. Ein weiteres spannendes Thema ist die Evaluation von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Da bei RAG-Ansätzen die Qualität nicht nur bei der Textgenerierung, sondern auch bei der zugrundeliegenden Informationsbeschaffung entscheidend ist, zeigt der Kurs, wie beide Aspekte gemessen werden können. Auch der Einsatz synthetischer Daten für Testzwecke wird intensiv behandelt. So entstehen robuste und vielfältige Testumgebungen, die dabei helfen, reale Szenarien abzubilden und systematisch zu analysieren.
Ein ganz besonders wichtiger Teil des Kurses ist die adversariale Prüfung der Modelle. In diesem Bereich lernen die Teilnehmer, wie sie gezielt Schwachstellen und Sicherheitsrisiken in den LLM-Antworten identifizieren können. Durch adversarial Testing werden Absicherungen gegen Fehlverhalten, unsichere Output-Szenarien und unerwartete Edge Cases gestärkt. Dies ist für die Entwicklung sicherer und vertrauenswürdiger AI-Systeme von größter Bedeutung. Neben den technischen Themen kommt auch die teamorientierte Arbeitsweise nicht zu kurz.
Der Kurs vermittelt praxisnahe Ansätze, wie Evaluationsergebnisse im Team organisiert und ausgewertet werden. Angefangen von der Testfallgestaltung bis hin zum gemeinsamen Debugging und der Qualitätskontrolle werden Kommunikations- und Kooperationsprozesse eingehend behandelt. So wird sichergestellt, dass die Evaluation tief in die Entwicklungszyklen eingebettet wird und kontinuierlich zur Produktverbesserung beiträgt. Der Kurs selbst erstreckt sich über drei Wochen und setzt dabei auf eine umfassende Kombination aus Video-Tutorials, Code-Beispielen und Live-Fragerunden. Die Teilnehmer erhalten Zugang zu mehr als zehn praxisnahen Python-Codetutorials, die direkten Einsatz im Alltag ermöglichen.
Außerdem ist der gesamte Kurs kostenfrei verfügbar, was den Zugang für Entwickler aller Erfahrungsstufen erleichtert. Die Einbindung von Live-Q&A-Sessions unterstützt zusätzlich dabei, offene Fragen zu klären und sich mit Dozenten und anderen Teilnehmern auszutauschen. Die fachliche Leitung des Kurses liegt bei den Mitgründern von Evidently AI, Emeli Dral und Elena Samuylova. Beide bringen langjährige Erfahrung im Bereich angewandter maschineller Intelligenz mit. Emeli Dral, als CTO, verfügt über einen reichen Erfahrungsschatz in großen ML-Projekten unterschiedlichster Branchen und fungiert zudem als Dozentin für Datenwissenschaft.
Elena Samuylova, als CEO, fokussiert sich auf produktorientierte Entwicklung und Markteinführung anspruchsvoller AI-Lösungen. Mit dieser kombinierten Expertise garantiert der Kurs hohe Qualität und praxisrelevanten Inhalt auf aktuellem Stand. Für AI-Entwickler, die ihre Fähigkeiten im Bereich der LLM-Evaluation erweitern wollen, stellt dieser Kurs eine exzellente Chance dar, ihre Kompetenzen praktisch zu vertiefen. Gerade die Kombination aus praxisorientierten Code-Tutorials, vielschichtigen Evaluationsmethoden und dem Fokus auf Sicherheit und Teamarbeit macht den Kurs einzigartig. Er unterstützt Entwickler dabei, ihre LLM-basierten Produkte sicherer, robuster und qualitativ besser zu machen, und liefert wertvolle Impulse für die Entwicklung zukunftsfähiger AI-Anwendungen.
Zudem fördert das Angebot eine grundlegende Sensibilisierung für die Herausforderungen, die bei der Implementierung großer Sprachmodelle entstehen. In Zeiten steigender Nutzung von AI-Systemen gewinnt das Thema Evaluation zunehmend an Relevanz, um Vertrauen und Nachhaltigkeit sicherzustellen. Das Wissen aus dem Kurs kann direkt auf verschiedenste Branchen und Einsatzgebiete übertragen werden, von der Finanzwelt bis hin zu Gesundheits- und Produktionssektoren. Wer neugierig geworden ist, kann sich bereits jetzt anmelden, da der Kursstart am 12. Mai 2025 erfolgt.
