Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a Qwen para PLN
- Visión general de la arquitectura y capacidades de Qwen.
- Configuración del entorno y acceso a la API de Qwen.
- Características clave y funcionalidades centradas en el PLN.
Procesamiento avanzado de texto con Qwen
- Generación de texto y modelado de lenguaje.
- 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
- APIs y bibliotecas para una integración fluida.
- Diseño de pipelines para preprocesamiento y análisis de texto.
- Despliegue 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 de dominio específico.
- Técnicas para mejorar el rendimiento del modelo.
Evaluación y optimización del rendimiento
- Métricas para evaluar la calidad de los modelos de PLN.
- Evaluación de las salidas de Qwen y análisis de errores.
- Optimización de la eficiencia computacional.
Casos de estudio y mejores prácticas
- Aplicaciones de Qwen en tareas de industria específica.
- Mejores prácticas para despliegues a gran escala.
- Gestión 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
