План на курса

Въведение в Qwen за NLP

  • Преглед на архитектурата и възможностите на Qwen
  • Настройване на средата и достъп до Qwen API
  • Основни характеристики и NLP-ориентирани функционалности

Разширено обработване на текст с Qwen

  • Генериране на текст и езиково моделиране
  • Анализ на настроенията и откриване на емоции
  • Обобщаване и перифразиране
  • Разпознаване на обекти и класификация на текст

Интегриране на Qwen в NLP работни процеси

  • API и библиотеки за безпроблемна интеграция
  • Изграждане на поточни линии за предварителна обработка и анализ на текст
  • Разгръщане на Qwen модели в производствени среди

Персонализация и Fine-Tuning

  • Адаптиране на Qwen към специфични NLP задачи
  • Обучение на персонализирани модели с данни, специфични за домейна
  • Техники за подобряване на производителността на модела

Оценка и оптимизация на производителността

  • Метрики за оценка на качеството на NLP модела
  • Оценка на изхода на Qwen и анализ на грешките
  • Оптимизиране на изчислителната ефективност

Казуси и най-добри практики

  • Приложения на Qwen в специфични за индустрията NLP задачи
  • Най-добри практики за мащабно разгръщане
  • Справяне с предизвикателствата и ограниченията на Qwen

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

Разширени познания в областта на обработката на естествен език (NLP)
  • Опит в разработването на AI модели
  • Владеене на програмиране Python
  • Целева аудитория

    Специалисти по NLP
  • Data scientists
  • Изследователи на изкуствен интелект
  •  14 Часа

    Брой участници


    Цена за участник

    Предстоящи Курсове

    Свързани Kатегории