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Programa do Curso
Introdução ao Qwen para PNL
- Visão geral da arquitetura e capacidades do Qwen
- Configuração do ambiente e acesso à API do Qwen
- Principais recursos e funcionalidades focadas em PNL
Processamento Avançado de Texto com Qwen
- Geração de texto e modelagem de linguagem
- Análise de sentimento e detecção de emoções
- Resumo e paráfrase
- Reconhecimento de entidades e classificação de texto
Integrando Qwen em Fluxos de Trabalho de PNL
- APIs e bibliotecas para integração perfeita
- Construção de pipelines para pré-processamento e análise de texto
- Implantação de modelos Qwen em ambientes de produção
Customização e Fine-Tuning
- Adaptando Qwen a tarefas específicas de PNL
- Treinamento de modelos personalizados com dados específicos do domínio
- Técnicas para melhorar o desempenho do modelo
Avaliação e Otimização de Desempenho
- Métricas para avaliar a qualidade do modelo de PNL
- Avaliação da saída do Qwen e análise de erros
- Otimização da eficiência computacional
Estudos de Caso e Melhores Práticas
- Aplicações do Qwen em tarefas de PNL específicas do setor
- Melhores práticas para implantação em larga escala
- Abordando desafios e limitações do Qwen
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento avançado de processamento de linguagem natural (NLP)
- Experiência com desenvolvimento de modelos de IA
- Proficiência em programação Python
Público-alvo
- Especialistas em NLP
- Cientistas de dados
- Pesquisadores de IA
14 Horas
