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コース概要
QwenのNLPへの導入
- Qwenのアーキテクチャと機能の概要
- 環境設定とQwen APIへのアクセス
- NLPに特化した主要な機能
Qwenによる高度なテキスト処理
- テキスト生成と言語モデル化
- 感情分析と感情検出
- 要約と言い換え
- エンティティ認識とテキスト分類
NLPワークフローへのQwenの統合
- シームレスな統合用APIとライブラリ
- テキスト前処理と分析のパイプライン構築
- 生産環境でのQwenモデル展開
カスタマイゼーションと微調整
- 特定のNLPタスク向けにQwenを適応させる
- ドメイン固有のデータを使用したカスタムモデルのトレーニング
- モデル性能向上のための技術
評価とパフォーマンス最適化
- NLPモデル品質を評価する指標
- Qwenの出力評価とエラー分析
- 計算効率の最適化
事例研究とベストプラクティス
- 業界固有のNLPタスクにおけるQwenの応用
- 大規模展開のためのベストプラクティス
- Qwenの課題と制限への対処
まとめと次ステップ
要求
- Natural言語処理(NLP)に関する高度な知識。
- AIモデル開発の経験。
- Pythonプログラミングの習熟度。
対象者
- NLP専門家
- データサイエンティスト
- AI研究者
14 時間