
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기
AISchool
최신 AI 기술의 총집합체인 AI 에이전트! 다양한 AI 에이전트들을 구현해보면서 LangGraph를 이용한 나만의 AI 에이전트 구현법을 학습해봅니다.
중급이상
LangGraph, AI Agent, LangChain
딥러닝 자연어처리 기초부터 최신모델인 Transformer와 BERT까지 딥러닝 자연어 처리(Natural Language Processing[NLP])의 원리와 활용방법을 다양한 예제와 실습 코드 구현을 통해 학습합니다.
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 😀
다양한 예제와 실습을 통해 딥러닝 자연어처리의 원리를 탄탄하게 학습한뒤✍️,
Transformer와 BERT까지 최신 딥러닝 NLP 모델을 TensorFlow 2.0을 이용해서 다양한 예제에 대해 구현해봅시다.👨🏻💻
👋 본 강의는 TensorFlow 2.0과 딥러닝 기초에 대한 선수지식이 필요한 강의입니다. 반드시 아래 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖춘 뒤 본 강의를 수강하세요.
딥러닝 핵심 이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.
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
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