Course Outline

Qwen를 이용한 NLP 소개

  • Qwen 아키텍처 및 기능 개요
  • Qwen API 환경 설정 및 접근 방법
  • 주요 기능 및 NLP 중심 기능

고급 텍스트 처리: Qwen 활용

  • 텍스트 생성 및 언어 모델링
  • 감성 분석 및 감정 감지
  • 요약 및 패러프레이징
  • 개체 인식 및 텍스트 분류

NLP 워크플로우에 Qwen 통합

  • 원활한 통합을 위한 API 및 라이브러리
  • 텍스트 전처리 및 분석 파이프라인 구축
  • 프로덕션 환경에 Qwen 모델 배포

맞춤 설정 및 Fine-Tuning

  • Qwen를 특정 NLP 작업에 맞게 조정
  • 도메인별 데이터로 사용자 지정 모델 학습
  • 모델 성능 향상 기법

평가 및 성능 최적화

  • NLP 모델 품질 평가 지표
  • Qwen 출력 및 오류 분석 평가
  • 계산 효율성 최적화

사례 연구 및 모범 사례

  • 산업별 NLP 작업에 Qwen 적용
  • 대규모 배포를 위한 모범 사례
  • Qwen의 과제 및 제한 사항 해결

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 자연어 처리(NLP)에 대한 고급 지식
  • AI 모델 개발 경험
  • Python 프로그래밍 숙련도

대상

  • NLP 전문가
  • 데이터 과학자
  • AI 연구원
 14 Hours

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