Đề cương khóa học

Giới thiệu về Qwen cho NLP

  • Tổng quan về kiến trúc và khả năng của Qwen
  • Thiết lập môi trường và truy cập API của Qwen
  • Các tính năng chính và chức năng tập trung vào NLP

Xử lý văn bản nâng cao với Qwen

  • Tạo văn bản và mô hình ngôn ngữ
  • Phân tích tình cảm và phát hiện cảm xúc
  • Tóm tắt và diễn giải lại
  • Nhận dạng thực thể và phân loại văn bản

Tích hợp Qwen vào quy trình NLP

  • API và thư viện để tích hợp liền mạch
  • Xây dựng quy trình xử lý và phân tích văn bản
  • Triển khai mô hình Qwen trong môi trường sản xuất

Tùy chỉnh và Fine-Tuning

  • Thích ứng Qwen với các tác vụ NLP cụ thể
  • Huấn luyện mô hình tùy chỉnh với dữ liệu chuyên ngành
  • Kỹ thuật cải thiện hiệu suất mô hình

Đánh giá và Tối ưu hóa hiệu suất

  • Các chỉ số đánh giá chất lượng mô hình NLP
  • Đánh giá kết quả của Qwen và phân tích lỗi
  • Tối ưu hóa hiệu quả tính toán

Nghiên cứu điển hình và các thực hành tốt nhất

  • Ứng dụng của Qwen trong các tác vụ NLP chuyên ngành
  • Các thực hành tốt nhất để triển khai quy mô lớn
  • Giải quyết các thách thức và hạn chế của Qwen

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Requirements

  • Kiến thức nâng cao về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
  • Kinh nghiệm phát triển mô hình AI
  • Thông thạo ngôn ngữ lập trình Python

Đối tượng

  • Chuyên gia NLP
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Nghiên cứu viên AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories