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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー