Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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
