Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
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
- Надградено знание за обработка на естествен език (NLP)
- Опит в разработка на модели за изкуствен интелигент (AI)
- Съвършенство в програмиране с Python
Целева аудитория
- Специалисти по обработка на естествен език
- Специалисти по данни
- Изследователи на изкуствен интелигент
14 часа
