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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 del lenguaje.
- Análisis de sentimiento y detección de emociones.
- Resumen y reformulación de textos.
- Reconocimiento de entidades y clasificación de textos.
Integración de Qwen en flujos de trabajo de PLN
- APIs y bibliotecas para una integración fluida.
- Construcción de pipelines para la preprocesamiento y el 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 de PLN específicas de la industria.
- Mejores prácticas para el despliegue a gran escala.
- Abordaje de los desafíos y limitaciones de Qwen.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos avanzados de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Experiencia en el desarrollo de modelos de IA.
- Dominio de la programación en Python.
Público objetivo
- Especialistas en PLN.
- Científicos de datos.
- Investigadores de IA.
14 Horas
