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Temario del curso

Introducción a Qwen para PLN

  • Descripción general de la arquitectura y capacidades de Qwen
  • Configuración del entorno y acceso a la API de Qwen
  • Características clave y funcionalidades enfocadas en PLN

Procesamiento avanzado de texto con Qwen

  • Generación de texto y modelado del lenguaje
  • Análisis de sentimientos 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 pipelines para preprocesamiento y análisis de texto
  • Implementación 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

Estudios de caso y mejores prácticas

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

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimiento avanzado en procesamiento del lenguaje natural (PLN)
  • Experiencia en desarrollo de modelos de IA
  • Domínio del lenguaje de programación Python

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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