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Développer et évaluer efficacement les caractéristiques du LLM

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Développer et évaluer efficacement les caractéristiques du LLM

LearningMate

Instructeur : LearningMate

Inclus avec Coursera Plus

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Traduire un concept de produit basé sur un modèle de langage (LLM) en un cahier des charges détaillé (PRD) et élaborer un plan de tests d'acceptation utilisateur (UAT) afin de vérifier que la fonctionnalité livrée répond aux exigences des utilisateurs.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Témoignage de l'utilisateur
  • Catégorie : Test d'acceptation par l'utilisateur (UAT)
  • Catégorie : Établissement de priorités
  • Catégorie : Modélisation des grandes langues
  • Catégorie : Candidature au LLM
  • Catégorie : Exigences de l'entreprise
  • Catégorie : Tests fonctionnels
  • Catégorie : Planification des tests
  • Catégorie : Documents relatifs aux besoins des utilisateurs
  • Catégorie : Indicateurs clés de performance (ICP)
  • Catégorie : Analyse des besoins
  • Catégorie : Exigences fonctionnelles
  • Catégorie : Tests d'acceptation
  • Catégorie : Vérification et validation
  • Catégorie : Stratégie des produits d'IA
  • Catégorie : Exigences relatives aux produits

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "LLM Optimisation et évaluation"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 2 modules dans ce cours

Ce module présente le cahier des charges produit (PRD) comme l'outil fondamental pour réussir le développement de fonctionnalités pour les modèles de langage de grande envergure (LLM). Vous découvrirez pourquoi un PRD est essentiel pour harmoniser les efforts des équipes, quels sont les éléments clés qu’il doit contenir et comment en rédiger un pour un chatbot dédié aux politiques RH. Vous apprendrez également à définir un périmètre clair, à établir des indicateurs de réussite mesurables et à traduire une vision produit en un plan d’action concret pour les ingénieurs.

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs

Dans ce module, vous passerez de la phase de planification à celle de validation. Vous découvrirez comment vous assurer qu’une fonctionnalité LLM livrée respecte les spécifications définies dans le cahier des charges produit (PRD). Vous vous concentrerez également sur la création et la mise en œuvre d’un plan de tests d’acceptation utilisateur (UAT), en testant méthodiquement les lacunes fonctionnelles et les cas limites inattendus, puis en documentant vos conclusions afin de fournir un retour d’information clair et exploitable à l’équipe de développement.

Inclus

2 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

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Instructeur

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.