Online o sul posto, i corsi di formazione guidati da un instruttore dimostrano attraverso esercitazioni interattive e pratiche come utilizzare i modelli linguistici a grande scala (LLMs) di Qwen per generare testi simili all'umano, automatizzare la creazione di contenuti e migliorare le applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale.
La formazione Qwen è disponibile come "formazione live online" o "formazione live sul posto". La formazione live online (detta anche "formazione live a distanza") si svolge attraverso un desktop remoto interattivo, remote desktop. La formazione live sul posto può essere effettuata localmente presso i sedi del cliente in Milano o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Milano.
NobleProg -- Il tuo fornitore locale di formazione
Milano
NobleProg Milano, Via Scarlatti, Milan, italy, 20124
Il centro riunioni si trova nella zona centrale di Milano vicino alla stazione centrale. E' facilmente raggiungibile con i mezzi pubblici e il quartiere è fornito di negozi e ristoranti.
Questo corso di formazione, con istruttore (online o in sede), è rivolto a sviluppatori AI di livello avanzato e architetti enterprise che desiderano personalizzare e distribuire Qwen per varie applicazioni enterprise.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Personalizzare Qwen per soddisfare esigenze enterprise specifiche.
Distribuire Qwen in un ambiente cloud o on-premise.
Integrare Qwen con i sistemi e le applicazioni enterprise esistenti.
Monitorare e ottimizzare le prestazioni delle soluzioni basate su Qwen.
Questo corso di formazione pratico, guidato da un istruttore (online o in sede), è rivolto a specialisti NLP di livello avanzato, data scientist e ricercatori di AI che desiderano integrare Qwen nei loro workflow NLP.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere l'architettura e le funzionalità di Qwen.
Utilizzare Qwen per attività NLP avanzate, tra cui generazione, analisi e trasformazione del testo.
Integrare Qwen nelle applicazioni di AI per l'elaborazione di dati in linguaggio naturale.
Ottimizzare i workflow NLP utilizzando le API e le librerie di Qwen.
Valutare e ottimizzare i modelli di Qwen per compiti specifici.
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