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课程大纲
Qwen 的 NLP 入门
- Qwen 的架构与功能概述
- 环境设置与访问 Qwen API
- 关键功能与 NLP 相关功能
使用 Qwen 进行高级文本处理
- 文本生成与语言建模
- 情感分析与情绪检测
- 摘要与改写
- 实体识别与文本分类
将 Qwen 整合到 NLP 工作流程中
- 无缝整合的 API 与函式库
- 建立文本预处理与分析管道
- 在生产环境中部署 Qwen 模型
自定义与 Fine-Tuning
- 将 Qwen 适应于特定 NLP 任务
- 使用领域特定数据训练自定义模型
- 提升模型性能的技巧
评估与性能优化
- 评估 NLP 模型质量的指标
- 评估 Qwen 的输出与错误分析
- 优化计算效率
案例研究与最佳实践
- Qwen 在行业特定 NLP 任务中的应用
- 大规模部署的最佳实践
- 解决 Qwen 的挑战与限制
总结与下一步
要求
- 深入的自然语言处理（NLP）知识
- 具备AI模型开发经验
- 精通Python编程
目标受众
- NLP专家
- 数据科学家
- AI研究人员
14 小时
