Temario del curso

Introducción a Qwen para PLN

  • Descripción general de la arquitectura y las 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 perfecta
  • Creación de canalizaciones para el preprocesamiento y análisis de texto
  • Implementación de modelos de Qwen en entornos de producción

Personalización y Fine-Tuning

  • 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 del modelo de PLN
  • Evaluación de la salida 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 de la industria
  • Mejores prácticas para la implementación a gran escala
  • Abordar los desafíos y limitaciones de Qwen

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos avanzados de procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Experiencia en el desarrollo de modelos de IA
  • Dominio de la programación Python

Público objetivo

  • Especialistas en NLP
  • Científicos de datos
  • Investigadores de IA
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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