As AI models like Google's Gemini have shown, even the most advanced systems can have spectacular safety failures, leading to brand damage and a loss of user trust. "Safeguard LLM Outputs: Test and Evaluate" is an intermediate course for developers and ML engineers who need to move beyond functional testing and build truly trustworthy AI. This course teaches you the rigorous, adversarial testing methodologies that professional AI Red Teams use to secure high-stakes applications.

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Safeguard LLM Outputs: Test and Evaluate
Ce cours fait partie de Spécialisation LLM Optimization & Evaluation

Instructeur : LearningMate
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Build and validate a robust safety testing framework for LLMs. Create behavioral test suites and use mutation testing to ensure their effectiveness.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Software Technical Review
- Catégorie : Verification And Validation
- Catégorie : LLM Application
- Catégorie : Unit Testing
- Catégorie : Test Script Development
- Catégorie : Code Coverage
- Catégorie : Threat Modeling
- Catégorie : Quality Assessment
- Catégorie : Security Testing
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : AI Security
- Catégorie : Test Tools
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Test Case
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : API Testing
- Catégorie : Maintainability
- Catégorie : Penetration Testing
- Catégorie : Software Testing
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décembre 2025
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Il y a un module dans ce cours
This comprehensive module takes learners through the end-to-end process of creating and validating a safety testing framework for LLM applications. You will first build a behavioral test suite to enforce safety policies and then "test their tests" using mutation testing to find and fix hidden weaknesses, ensuring the safety net is truly robust.
Inclus
4 vidéos2 lectures3 devoirs2 laboratoires non notés
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Instructeur

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