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課程簡介
Qwen在自然語言處理中的介紹
- Qwen的架構與功能概述
- 環境設置與Qwen API訪問
- 關鍵功能與自然語言處理相關特性
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集成到自然語言處理工作流程
- 用於無縫集成的API與庫
- 構建文本預處理與分析管道
- 在生產環境中部署Qwen模型
定製與微調
- 針對特定自然語言處理任務適配Qwen
- 使用領域特定數據訓練自定義模型
- 提升模型性能的技術
評估與性能優化
- 評估自然語言處理模型質量的指標
- 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在行業特定自然語言處理任務中的應用
- 大規模部署的最佳實踐
- 應對Qwen的挑戰與限制
總結與下一步
最低要求
- 具備自然語言處理（NLP）的高級知識
- 有AI模型開發經驗
- 熟練掌握Python編程
受衆
- 自然語言處理專家
- 數據科學家
- AI研究人員
14 時間：
