Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do použití Qwen v NLP
- Přehled architektury a schopností modelu Qwen
- Nastavení prostředí a přístup k API Qwen
- Hlavní funkce a možnosti orientované na zpracování textů
Pokročilé zpracování textu s využitím Qwen
- Generování textů a modelování jazyka
- Analýza sentimentu a rozpoznávání emocí
- Sumarizace a parafrázování textů
- Rozpoznávání entit a klasifikace textů
Integrace Qwen do pracovních postupů NLP
- API a knihovny umožňující hladkou integraci modelu Qwen
- Tvorba systémů na předzpracování a analýzu textů
- Nasazení modelů Qwen do produkčního prostředí
Přizpůsobení a dolaďování modelu
- Přizpůsobení Qwen konkrétním úlohám NLP
- Výuka vlastních modelů na základě dat specifických pro danou oblast
- Metody zlepšování výkonnosti modelu
Hodnocení a optimalizace výkonu
- Ukazatele určující kvalitu modelů NLP
- Hodnocení výstupů Qwen a analýza chyb
- Optimalizace výpočetní efektivnosti
Případové studie a osvědčené postupy
- Aplikace Qwen v praxi – konkrétní příklady z různých odvětví
- Osvedčené metody pro škálovatelné nasazení modelu
- Řešení problémů a omezení spojených s využitím Qwen
Závěr a další kroky
Požadavky
- Pokročilé znalosti v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP)
- Zkušenosti s vývojem modelů umělé inteligence
- Ovládání programovacího jazyka Python
Cílová skupina
- Specialisté na zpracování přirozeného jazyka
- Datoví vědci
- Výzkumníci v oblasti umělé inteligence
14 Hodiny
