Kurzusleírás

Bevezetés a Qwen-be a NLP számára

  • A Qwen architektúrájának és képességeinek áttekintése
  • A környezet beállítása és a Qwen API-hoz való hozzáférés
  • Főbb funkciók és a NLP-re összpontosított funkcionalitások

Fejlett szövegfeldolgozás a Qwen-vel

  • Szöveg generálás és nyelvi modellezés
  • Érzékelés-elemzés és érzelemfelismerés
  • Összefoglalás és átfogalmazás
  • Entitásfelismerés és szöveg osztályozás

A Qwen integrálása NLP munkafolyamatokba

  • API-k és könyvtárak a zökkenőmentes integrációhoz
  • Folyamatok létrehozása szöveg előfeldolgozásához és elemzéséhez
  • A Qwen modellek telepítése éles környezetben

Testreszabás és Fine-Tuning

  • A Qwen alkalmazkodása a konkrét NLP feladatokhoz
  • Egyedi modellek képzése domain-specifikus adatokkal
  • Technikák a modell teljesítményének javítására

Értékelés és teljesítmény optimalizálás

  • Mérőszámok a NLP modell minőségének felméréséhez
  • A Qwen kimenetének értékelése és hibaelemzés
  • A számítási hatékonyság optimalizálása

Esettanulmányok és bevált gyakorlatok

  • A Qwen alkalmazása iparág-specifikus NLP feladatokban
  • Bevált gyakorlatok nagy léptékű telepítéshez
  • A Qwen kihívásainak és korlátainak kezelése

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

A természetes nyelvfeldolgozás (NLP) mélyreható ismerete
  • AI modellfejlesztési tapasztalat
  • Python programozási nyelvi jártasság
  • Célközönség

    NLP szakértők
  • Adattudósok
  • AI kutatók
  •  14 Órák

    Résztvevők száma


    Ár résztvevőnként

    Közelgő kurzusok

    Rokon kategóriák