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Programa do Curso
Introdução ao Qwen para PLN
- Visão geral da arquitetura e capacidades do Qwen
- Configuração do ambiente e acesso à API do Qwen
- Funcionalidades principais e focadas em PLN
Processamento Avançado de Texto com o Qwen
- Geração de texto e modelagem de linguagem
- Análise de sentimento e detecção de emoções
- Resumização e parafraseamento
- Reconhecimento de entidades e classificação de texto
Integração do Qwen em Fluxos de Trabalho de PLN
- APIs e bibliotecas para integração perfeita
- Criação de pipelines para pré-processamento e análise de texto
- Implantação de modelos do Qwen em ambientes de produção
Personalização e Ajuste Fino
- Adaptação do Qwen para tarefas específicas de PLN
- 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 dos modelos de PLN
- 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 NLP específicas da indústria
- Melhores práticas para implantação em grande escala
- Abrir desafios e limitações do Qwen
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento avançado de processamento de linguagem natural (PLN)
- Experiência com desenvolvimento de modelos de IA
- Proficiência em programação Python
Público-Alvo
- Especialistas em PLN
- Cientistas de dados
- Pesquisadores de IA
14 Horas
