آموزش ارزیابی‌های هوش مصنوعی برای مدیران محصول و AI PMها - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

• ارزیابی‌ها برای مدیر محصول هوش مصنوعی Evals for the AI product manager

1. چرا محصولات هوش مصنوعی به ارزیابی نیاز دارند 1. Why AI Products Need Evaluation

• ارزیابی هوش مصنوعی چیست و چرا GenAI متفاوت است؟ What's an AI evaluation—and why is GenAI different?

• مخاطرات: اعتماد، ایمنی و ریسک تجاری The stakes: Trust, safety, and business risk

2. طراحی اولین ارزیابی شما 2. Designing Your First Eval

• انتخاب رویکردهای ارزیابی در طول چرخه حیات محصول Choosing eval approaches across the product lifecycle

• ایجاد مجموعه داده اولیه برای ارزیابی Create an initial dataset for your eval

• شناسایی حالت‌های شکست Identify failure modes

3. ساخت سیستم‌های ارزیابی مقیاس‌پذیر 3. Building Scalable Evaluation Systems

• نوشتن پرامپت‌های ارزیابی موثر: اشتباهات رایج و بهترین روش‌ها Writing effective eval prompts: Common mistakes and best practices

• ارزیابی‌های دستی: برچسب‌گذاری انسانی Manual evals: Human labeling

• ارزیابی‌های خودکار: ارزیابان کدنویسی و LLM به عنوان داور Automated evals: Code evaluators and LLM as judge

4. از معیارها تا تصمیمات (اهرم‌های رهبر محصول) 4. From Metrics to Decisions (Levers as a Product Leader)

• چطور بفهمم که می‌توانم ویژگی محصول را عرضه کنم؟ How do I know I can launch my feature?

• آیا ارزیابی‌های کافی برای تصمیم‌گیری به عنوان رهبر محصول انجام داده‌ام؟ Have I done enough evaluations to now act as a product leader?

• چگونه بر اساس معیارهای محصول تکرار و بهبود ایجاد کنیم؟ How do iterate based on product metrics?

• چگونه نتایج ارزیابی‌ها را به مدیریت گزارش دهم؟ How do I report evals to leadership?

5. تدوین برنامه ارزیابی شما 5. Build Your Eval Plan

• گام‌های بعدی: پیاده‌سازی و تکرار در ارزیابی‌ها Next steps: Implementing and iterating on evals