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Temario del curso
Introducción a Qwen para PLN
- Descripción general de la arquitectura y capacidades de Qwen
- Configuración del entorno y acceso a la API de Qwen
- Funciones clave y funcionalidades centradas en PLN
Procesamiento avanzado de texto con Qwen
- Generación de texto y modelado lingüístico
- Análisis de sentimiento y detección de emociones
- Resumen y paráfrasis
- Reconocimiento de entidades y clasificación de texto
Integración de Qwen en flujos de trabajo de PLN
- API y bibliotecas para una integración fluida
- Construcción de canalizaciones para el preprocesamiento y análisis de texto
- Implementación de modelos de Qwen en entornos de producción
Personalización y ajuste fino
- Adaptación de Qwen a tareas específicas de PLN
- Entrenamiento de modelos personalizados con datos específicos del dominio
- Técnicas para mejorar el rendimiento del modelo
Evaluación y optimización del rendimiento
- Métricas para evaluar la calidad de los modelos de PLN
- Evaluación de la salida de Qwen y análisis de errores
- Optimización de la eficiencia computacional
Casos de estudio y mejores prácticas
- Aplicaciones de Qwen en tareas de PLN específicas del sector
- Mejores prácticas para implementación a gran escala
- Afrontamiento de desafíos y limitaciones de Qwen
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos avanzados de procesamiento de lenguaje natural (PLN)
- Experiencia en desarrollo de modelos de IA
- Dominio del lenguaje de programación Python
Público objetivo
- Especialistas en PLN
- Científicos de datos
- Investigadores de inteligencia artificial
14 Horas