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Temario del curso
Introducción a Qwen para PLN
- Resumen de la arquitectura y las capacidades de Qwen
- Configuración del entorno y acceso a la API de Qwen
- Características clave y funcionalidades centradas en el PLN
Procesamiento avanzado de textos con Qwen
- Generación de textos y modelado de lenguaje
- Análisis de sentimientos y detección de emociones
- Resumen y paráfrasis
- Reconocimiento de entidades y clasificación de textos
Integración de Qwen en flujos de trabajo de PLN
- API y bibliotecas para una integración perfecta
- Construcción de pipelines para preprocesamiento y análisis de textos
- Despliegue de modelos de Qwen en entornos de producción
Personalización y ajuste fino
- Adaptación de Qwen a tareas específicas de PLN
- Entrenamiento de modelos personalizados con datos específicos del dominio
- 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 específicas de la industria
- Mejores prácticas para el despliegue a gran escala
- Abordaje de desafíos y limitaciones de Qwen
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento avanzado de procesamiento de lenguaje natural (PLN)
- Experiencia con desarrollo de modelos de IA
- Competencia en programación Python
Público objetivo
- Especialistas en PLN
- Científicos de datos
- Investigadores en IA
14 Horas
