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Struttura del corso
Introduzione a Qwen per NLP
- Panoramica dell'architettura e delle capacità di Qwen
- Configurazione dell'ambiente e accesso all'API di Qwen
- Funzionalità chiave e funzionalità specifiche per NLP
Elaborazione Avanzata del Testo con Qwen
- Generazione di testo e modellazione linguistica
- Analisi del sentiment e rilevamento delle emozioni
- Riassunto e parafrasi
- Riconoscimento di entità e classificazione del testo
Integrazione di Qwen nei Flussi di Lavoro NLP
- API e librerie per un'integrazione senza interruzioni
- Creazione di pipeline per la pre-elaborazione e l'analisi del testo
- Distribuzione di modelli Qwen in ambienti di produzione
Personalizzazione e Fine-Tuning
- Adattamento di Qwen a compiti NLP specifici
- Addestramento di modelli personalizzati con dati specifici del dominio
- Tecniche per migliorare le prestazioni del modello
Valutazione e Ottimizzazione delle Prestazioni
- Metriche per valutare la qualità del modello NLP
- Valutazione dell'output di Qwen e analisi degli errori
- Ottimizzazione dell'efficienza computazionale
Casi di Studio e Best Practice
- Applicazioni di Qwen in compiti NLP specifici del settore
- Best practice per la distribuzione su larga scala
- Affrontare le sfide e i limiti di Qwen
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza avanzata dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Esperienza nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale (AI)
- Competenza nella programmazione Python
Pubblico di riferimento
- Specialisti NLP
- Data scientist
- Ricercatori AI
14 ore
