Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot kwaliteit en observabiliteit binnen WrenAI
- Waarom observabiliteit belangrijk is bij AI-gestuurde analyseprocessen /li>
- Uitdagingen bij het evalueren van conversies van natuurlijke taal naar SQL /li>
- Kaderwerken voor kwaliteitsmonitoring /li>
Evaluatie van de nauwkeurigheid bij conversie naar SQL
- Het bepalen van succescriteria voor gegenereerde queries /li>
- Het opstellen van referentiewaarden en testdatasets /li>
- Automatisering van evaluatieprocessen /li>
Prompt-tuningtechnieken
- Het optimaliseren van prompts voor hogere nauwkeurigheid en efficiëntie /li>
- Aanpassing aan specifieke domeinen via tuning /li>
- Het beheren van promptbibliotheken voor gebruik binnen een bedrijfskader /li>
Tracking van afwijkingen en betrouwbaarheid van queries
- Hoe veranderingen in querygedrag zich voordoen in productieomgevingen /li>
- Het monitoren van evoluties binnen schema's en databronnen /li>
- Het opsporen van ongebruikelijke patronen in gebruikersqueries /li>
Registratie en bewaring van queryhistorie
- Het loggen en opslaan van historische querygegevens /li>
- Het gebruik van deze gegevens voor controles en probleemoplossing /li>
- Hoe inzichten uit querygeschiedenis kunnen leiden tot betere prestaties /li>
Monitoring- en observabiliteitskaderwerken
- Integratie met monitoringtools en dashboards /li>
- Metingen voor betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van systemen /li>
- Protocollen voor waarschuwingen en incidentrespons /li>
Implementatiepatronen binnen bedrijven
- Het schaalbaar maken van observabiliteit over diverse teams heen /li>
- Evenwicht vinden tussen nauwkeurigheid en systeemprestaties in productieomgevingen /li>
- Bestuur en verantwoordelijkheidsregelingen betreffende AI-outputs /li>
Toekomstperspectieven voor kwaliteit en observabiliteit bij WrenAI
- AI-gestuurde zelfcorrectiemethoden om fouten te verminderen /li>
- Nieuwe, geavanceerde evaluatiekaderwerken /li>
- Toekomstige functies gericht op verbeterde bedrijfsmatige observabiliteit /li>
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Kennis van kwaliteits- en betrouwbaarheidsaspecten binnen dataverwerking /li>
- Ervaring met SQL en analyseworkflows /li>
- Vertrouwdheid met monitoring- of observabiliteitsgereedschappen /li>
Doelgroep
- Data-betrouwbaarheidsingenieurs /li>
- Leiders binnen BI-afdelingen /li>
- QA-professionals gespecialiseerd in data-analyse /li>
14 Uren