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課程簡介
Qwen 在 NLP 中的介紹
- Qwen 架構與能力概覽
- 環境設置與 Qwen API 存取
- 主要特色與 NLP 相關功能
使用 Qwen 進行進階文本處理
- 文本生成與語言建模
- 情感分析與情緒檢測
- 摘要生成與同義轉換
- 實體識別與文本分類
將 Qwen 整合至 NLP 工作流程
- 用於無縫整合的 API 和函式庫
- 建立文本預處理與分析流程
- 於生產環境中部署 Qwen 模型
客製化與微調
- 適應特定 NLP 任務調整 Qwen
- 使用領域專屬數據訓練自訂模型
- 提升模型效能的技術
評估與效能優化
- 評估 NLP 模型品質的指標
- 評估 Qwen 輸出結果並進行錯誤分析
- 最佳化運算效率
案例研究與最佳實務
- Qwen 於產業特定 NLP 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
總結與後續步驟
最低要求
- 具備自然語言處理(NLP)進階知識
- 擁有 AI 模型開發經驗
- 熟練使用 Python 程式設計
對象
- NLP 專家
- 數據科學家
- AI 研究人員
14 小時