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Temario del curso

Introducción a Qwen para PLN

  • Resumen de la arquitectura y capacidades de Qwen
  • Configuración del entorno y acceso a la API de Qwen
  • Características clave y funcionalidades centradas en PLN

Procesamiento Avanzado de Texto con Qwen

  • Generación de texto y modelado lingüístico
  • Análisis de sentimiento y detección de emociones
  • Resumen y parafraseo
  • Reconocimiento de entidades y clasificación de texto

Integración de Qwen en Flujos de Trabajo de PLN

  • APIs y bibliotecas para una integración fluida
  • Construcción de tuberías 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 específicos del dominio
  • Técnicas para mejorar el rendimiento del modelo

Evaluación y Optimización del Rendimiento

  • Métricas para evaluar la calidad de los modelos de PLN
  • Evaluación de la salida de Qwen y análisis de errores
  • Optimización de la eficiencia computacional

Casos de Estudio y Mejores Prácticas

  • Aplicaciones de Qwen en tareas de PLN específicas de la industria
  • Mejores prácticas para el despliegue a gran escala
  • Abordaje de desafíos y limitaciones de Qwen

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos avanzados de procesamiento del lenguaje natural (PLN)
  • Experiencia con el desarrollo de modelos de IA
  • Dominio de la programación en Python

Público Objetivo

  • Especialistas en PLN
  • Científicos de datos
  • Investigadores en IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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