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. Onsite live Qwen trainings in Mississauga can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Mississauga - Airways
5925, chemin de l'Aéroport, Mississauga, Canada, L4V 1W1
Airways est un magnifique centre situé au 5925 Airport Road, juste en face de l'aéroport international Pearson de Toronto, qui propose des services de navette. Adjacent aux autoroutes 409 et 427, notre centre est facilement accessible.
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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