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    Henry Habib
    Perfil no reclamado

    Reseña del curso LLM AI Agent Evaluations and Observability with Galileo AI de Henry Habib

    Opiniones de la comunidad

    Build Robust AI Agents | Monitor Production AI Agents | Build Custom Evals | Master Galileo AI | For Engineers

    Formato de aprendizaje Online Course
    Subcategoría AI Agents

    Precio del curso $39.99 (list $9.99)

    Puntuación AllPros:

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    ¿El curso de Henry Habib es legítimo?

    Generado a partir de reseñas de usuarios reales

    Sobre Henry Habib

    Build Robust AI Agents | Monitor Production AI Agents | Build Custom Evals | Master Galileo AI | For Engineers

    ¿Quién es Henry Habib?

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    Sector

    AI

    Total de estudiantes

    2,866 students

    Sitio web oficial

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    Experiencia

    Idioma del curso

    English

    Redes sociales

    Ubicado en

    ¿Qué se aprende en el curso de Henry Habib?

    Design an LLM observability plan: what to log, how to structure traces, and how to make failures diagnosable
    Build evaluation datasets with realistic inputs, expected behavior, metadata, and slices for edge cases and regressions
    Run repeatable Galileo AI experiments to compare models, prompts, and agent versions on consistent test sets
    Implement custom eval metrics for generation quality, groundedness, safety, and tool correctness (beyond accuracy)
    Apply LLM-as-judge scoring with rubrics, constraints, and spot checks to reduce evaluator bias and drift
    Debug agent failures using traces to pinpoint breakdowns in retrieval, planning, tool use, or response synthesis
    Set up production monitoring in Galileo with signals, dashboards, and alerts for regressions and silent failures
    Use eval results to prioritize fixes, validate improvements, and prevent quality or safety regressions over time
    Choose observability and eval methods for single-call LLM apps vs. multi-step agents, and explain tradeoffs
    Instrument LLM apps and agents in Galileo to capture traces, spans, prompts, tool calls, and metadata for debugging
    Design an LLM observability plan: what to log, how to structure traces, and how to make failures diagnosable

    ¿Qué incluye este curso?

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    Reseñas del curso de Henry Habib

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