LLMの誤り分析・評価基準・継続監視を設計する

LLMの誤り分析・評価基準・継続監視を設計する｜School of AI

LLMの出力を分類し、評価データと指標、担当者のレビュー、運用中の監視を組み合わせる。

合成データによる評価の準備、評価者間の一致度、RAG・複数段階の処理・ツール利用の評価を扱う。ログを改善判断につなげる演習の案内がある。

原題：Mastering LLM Evaluation: Build Reliable Scalable AI Systems

学習・誤りの整理：出力を分類し、重大度と頻度、評価データの版を追えるようにする。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/mastering-llm-evaluation-build-reliable-scalable-ai-systems/

学習・チームの評価：共通の基準と評価者間の一致度を使って判定の揺れを扱う。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/mastering-llm-evaluation-build-reliable-scalable-ai-systems/

学習・監視と改善：RAGやツール利用の記録、継続評価、モデル選択と費用の見直しを学ぶ。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/mastering-llm-evaluation-build-reliable-scalable-ai-systems/

対象：LLMの品質を担当する開発者、プロダクト担当者、MLOps担当者。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスを確認）。言語：英語（日本語字幕の対応は未確認）。利用条件：一部講義にプレビューの案内あり。全講座の受講条件・現在価格はUdemyで確認。

確認事項（編集部）：LLMの基本知識を前提とする。公開章立ては評価設計と演習の案内であり、記載された費用削減率や運用の信頼性を再現した記録ではない。実装に用いる外部ツールの費用・環境を受講前に確認する。

出典：School of AI / Udemy「Mastering LLM Evaluation: Build Reliable Scalable AI Systems — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/mastering-llm-evaluation-build-reliable-scalable-ai-systems/

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