Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Qwen dla NLP
- Przegląd architektury i możliwości Qwen
- Konfiguracja środowiska i dostęp do API Qwen
- Kluczowe funkcje i możliwości skupione na NLP
Zaawansowane przetwarzanie tekstu z Qwen
- Generowanie tekstu i modelowanie języka
- Analiza sentymentu i wykrywanie emocji
- Streszczanie i parafraza
- Rozpoznawanie encji i klasyfikacja tekstu
Integracja Qwen z przepływami pracy NLP
- API i biblioteki do bezproblemowej integracji
- Budowanie potoków do przetwarzania wstępnego i analizy tekstu
- Wdrażanie modeli Qwen w środowiskach produkcyjnych
Dostosowywanie i Fine-Tuning
- Adaptacja Qwen do konkretnych zadań NLP
- Trenowanie niestandardowych modeli z wykorzystaniem danych specyficznych dla danej dziedziny
- Techniki poprawy wydajności modelu
Ocena i optymalizacja wydajności
- Metryki oceny jakości modeli NLP
- Ocena wyników Qwen i analiza błędów
- Optymalizacja wydajności obliczeniowej
Studia przypadków i najlepsze praktyki
- Zastosowania Qwen w zadaniach NLP specyficznych dla danej branży
- Najlepsze praktyki wdrażania na dużą skalę
- Rozwiązywanie problemów i ograniczeń Qwen
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zaawansowana wiedza z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP)
- Doświadczenie w tworzeniu modeli AI
- Biegła znajomość programowania w Python
Grupa docelowa
- Specjaliści NLP
- Analitycy danych
- Badacze AI
14 godzin
