Online or onsite, instructor-led live Qwen training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use Qwen's large language models (LLMs) to generate human-like text, automate content creation, and enhance natural language processing applications.
Qwen training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Halifax onsite live Qwen trainings can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Halifax - Purdy Wharf
1959, rue Upper Water, Halifax, Canada, B3J 3N2
À quelques pas du centre commercial Scotia Square, à côté du Casino Nova Scotia. À 2 pâtés de maisons du terminal des ferries, le bâtiment dispose d'un arrêt de bus juste devant, à 3 pâtés de maisons du site historique de la Citadelle et de l'hôtel de ville d'Halifax.
Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux développeurs d'IA de niveau avancé et aux architectes d'entreprise qui souhaitent personnaliser et déployer Qwen pour diverses applications d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Personnaliser Qwen pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise.
Déployer Qwen dans un environnement cloud ou sur site.
Intégrer Qwen aux systèmes et applications d'entreprise existants.
Surveiller et optimiser les performances des solutions basées sur Qwen.
Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux spécialistes NLP de niveau avancé, aux scientifiques des données et aux chercheurs en IA qui souhaitent intégrer Qwen dans leurs flux de travail NLP.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture et les fonctionnalités de Qwen.
Utiliser Qwen pour des tâches NLP avancées, notamment la génération, l'analyse et la transformation de texte.
Intégrer Qwen dans des applications d'IA pour le traitement des données du langage naturel.
Optimiser les flux de travail NLP à l'aide des API et des bibliothèques de Qwen.
Évaluer et affiner les modèles de Qwen pour des tâches spécifiques.
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