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