Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Qwen dla NLP

  • Przegląd architektury i możliwości Qwen
  • Konfiguracja środowiska i dostęp do interfejsu API Qwen
  • Kluczowe funkcje i funkcjonalności skoncentrowane na NLP

Zaawansowane przetwarzanie tekstu z Qwen

  • Generowanie tekstu i modelowanie językowe
  • Analiza sentymentu i wykrywanie emocji
  • Podsumowanie i parafrazowanie
  • Rozpoznawanie encji i klasyfikacja tekstu

Integracja Qwen z przepływami pracy NLP

  • Interfejsy API i biblioteki do płynnej integracji
  • Tworzenie potoków do wstępnego przetwarzania i analizy tekstu
  • Wdrażanie modeli Qwen w środowiskach produkcyjnych

Dostosowywanie i strojenie

  • Dostosowanie Qwen do konkretnych zadań NLP
  • Trenowanie niestandardowych modeli na danych specyficznych dla domeny
  • Techniki poprawy wydajności modelu

Ocena i optymalizacja wydajności

  • Metryki oceny jakości modeli NLP
  • Ocena wyników Qwen i analiza błędów
  • Optymalizacja efektywności obliczeniowej

Studia przypadków i najlepsze praktyki

  • Zastosowania Qwen w zadaniach NLP specyficznych dla branży
  • Najlepsze praktyki wdrażania na dużą skalę
  • Rozwiązywanie wyzwań i ograniczeń Qwen

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zaawansowana wiedza z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP)
  • Doświadczenie w rozwoju modeli AI
  • Biegłość w programowaniu w Pythonie

Grupa docelowa

  • Specjaliści NLP
  • Naukowcy zajmujący się danymi
  • Badacze sztucznej inteligencji
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie