Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Qwen pentru NLP
- Prezentare generală a arhitecturii și capabilităților Qwen
- Configurarea mediului și accesarea API-ului Qwen
- Caracteristici cheie și funcționalități axate pe NLP
Prelucrarea Avansată a Textului cu Qwen
- Generarea textului și modelarea limbajului
- Analiza sentimentelor și detectarea emoțiilor
- Rezumarea și parafrazarea
- Recunoașterea entităților și clasificarea textului
Integrarea Qwen în Fluxurile de Lucru NLP
- API-uri și biblioteci pentru integrare fără efort
- Construirea de conducte pentru preprocesarea și analiza textului
- Implementarea modelelor Qwen în medii de producție
Personalizarea și Reglarea Fină
- Adaptarea Qwen pentru sarcini specifice de NLP
- Antrenarea modelelor personalizate cu date specifice domeniului
- Tehnici pentru îmbunătățirea performanței modelului
Evaluarea și Optimizarea Performanței
- Metrici pentru evaluarea calității modelelor NLP
- Evaluarea rezultatelor Qwen și analiza erorilor
- Optimizarea eficienței computaționale
Studii de Caz și Bune Practici
- Aplicații ale Qwen în sarcini de NLP specifice industriei
- Bune practici pentru implementarea la scară largă
- Abordarea provocărilor și limitărilor Qwen
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoștințe avansate de prelucrare a limbajului natural (NLP)
- Experiență în dezvoltarea modelelor de IA
- Competențe în programarea Python
Publicul țintă
- Specialiști în NLP
- Oameni de știință de date
- Cercetători în IA
14 Ore
