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인공지능

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자연어 처리

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

딥러닝 자연어처리 기초부터 최신모델인 Transformer와 BERT까지 딥러닝 자연어 처리(Natural Language Processing[NLP])의 원리와 활용방법을 다양한 예제와 실습 코드 구현을 통해 학습합니다.

(4.2) 수강평 20개

수강생 682명

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초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 딥러닝을 활용한 자연어처리의 기초와 원리

  • RNN부터 Seq2Seq, Transformer, BERT로 이어지는 딥러닝 자연어 처리 기법의 발전과정

  • BERT를 내가 원하는 문제에 Fine-Tuning하는 법

딥러닝 자연어처리 기초부터 최신모델인 Transformer와 BERT까지
다양한 예제와 코드 실습을 통해 익혀보세요 😀

딥러닝 자연어 처리의 기본 원리부터 Transformer, BERT 최신 모델까지

다양한 예제 실습을 통해 딥러닝 자연어처리의 원리를 탄탄하게 학습한뒤✍️, 
TransformerBERT까지 최신 딥러닝 NLP 모델을 TensorFlow 2.0을 이용해서 다양한 예제에 대해 구현해봅시다.👨🏻‍💻

✅ 선수 강의 

👋 본 강의는 TensorFlow 2.0과 딥러닝 기초에 대한 선수지식이 필요한 강의입니다. 반드시 아래 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖춘 뒤 본 강의를 수강하세요.

TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문

딥러닝 핵심 이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 딥러닝을 활용한 자연어처리 프로젝트를 진행해보고 싶은 분

  • 딥러닝 자연어처리 기법의 원리를 학습하고 싶은 분

  • 내가 원하는 문제에 BERT를 Fine-Tuning해보고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 사용경험

  • 선수강의 [TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문] 수강경험

안녕하세요
AISchool입니다.

수강생 수

7,332

수강평 수

471

강의 평점

4.6

강의 수

26

커리큘럼

전체

35개 ∙ (5시간 41분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

  • 실습 colab 링크 확인하는 법

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

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아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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