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課程簡介
Qwen 的 NLP 入門
- Qwen 的架構與功能概述
- 環境設置與訪問 Qwen API
- 關鍵功能與 NLP 相關功能
使用 Qwen 進行高級文本處理
- 文本生成與語言建模
- 情感分析與情緒檢測
- 摘要與改寫
- 實體識別與文本分類
將 Qwen 整合到 NLP 工作流程中
- 無縫整合的 API 與函式庫
- 建立文本預處理與分析管道
- 在生產環境中部署 Qwen 模型
自定義與 Fine-Tuning
- 將 Qwen 適應於特定 NLP 任務
- 使用領域特定數據訓練自定義模型
- 提升模型性能的技巧
評估與性能優化
- 評估 NLP 模型質量的指標
- 評估 Qwen 的輸出與錯誤分析
- 優化計算效率
案例研究與最佳實踐
- Qwen 在行業特定 NLP 任務中的應用
- 大規模部署的最佳實踐
- 解決 Qwen 的挑戰與限制
總結與下一步
最低要求
- 深入的自然語言處理(NLP)知識
- 具備AI模型開發經驗
- 精通Python編程
目標受眾
- NLP專家
- 數據科學家
- AI研究人員
14 時間: