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Temario del curso
Introducción a Qwen para PLN
- Visión 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 de lenguaje
- Análisis de sentimiento y detección de emociones
- Resumen y paráfrasis
- 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
- Despliegue de modelos Qwen en entornos de producción
Personalización y Ajuste Fino
- Adaptación de Qwen a tareas específicas de PLN
- Entrenamiento de modelos personalizados con datos de dominio específico
- Técnicas para mejorar el rendimiento del modelo
Evaluación y Optimización del Rendimiento
- Métricas para evaluar la calidad de los modelos de PLN
- Evaluación de las salidas de Qwen y análisis de errores
- Optimización de la eficiencia computacional
Casos de Estudio y Mejores Prácticas
- Aplicaciones de Qwen en tareas de PLN específicas por industria
- Mejores prácticas para el despliegue a gran escala
- Dirección de desafíos y limitaciones de Qwen
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos avanzados de procesamiento de lenguaje natural (PLN)
- Experiencia con desarrollo de modelos de IA
- Habilidad en programación Python
Público Objetivo
- Especialistas en PLN
- Científicos de datos
- Investigadores de IA
14 Horas
