Kurzusleírás

Bevezetés a Qwen használatába NLP-ben

  • A Qwen architektúrájának és képességeinek áttekintése
  • A környezet beállítása és a Qwen API elérése
  • Kulcsfunkciók és NLP-re fókuszáló képességek

Haladó szövegfeldolgozás Qwen-nel

  • Szöveggenerálás és nyelvi modellezés
  • Hangulatelemzés és érzelmek felismerése
  • Összefoglalás és átfogalmazás
  • Entitások felismerése és szövegosztályozás

Qwen integrálása NLP-munkafolyamatokba

  • API-k és könyvtárak a zökkenőmentes integrációhoz
  • Szövegfeldolgozási és elemzési folyamatok létrehozása
  • Qwen modellek üzembe helyezése éles környezetben

Testreszabás és finomhangolás

  • A Qwen adaptálása specifikus NLP-feladatokhoz
  • Egyéni modellek képzése tartományspecifikus adatokkal
  • Módszerek a modell teljesítményének javítására

Értékelés és teljesítményoptimalizálás

  • Mérőszámok az NLP modellek minőségének értékeléséhez
  • A Qwen kimenetének értékelése és hibaanalízis
  • Számítási hatékonyság optimalizálása

Esettanulmányok és ajánlott gyakorlatok

  • A Qwen alkalmazása iparági NLP-feladatokban
  • Ajánlott gyakorlatok nagy léptékű üzembe helyezéshez
  • A Qwen kihívásainak és korlátjainak kezelése

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Haladó szintű ismeretek a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) területén
  • Tapasztalat AI-modellfejlesztésben
  • Python programozási nyelv magas szintű ismerete

Célközönség

  • NLP-szakemberek
  • Adattudósok
  • AI-kutatók
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák