직관적으로 이해하는 딥러닝 트랜스포머

YouTube에서 멤버십으로 제공되는 강의입니다

이 강의는 코드없는 프로그래밍 채널
트랜스포머 플레이리스트 에서
일부강의 멤버십으로 학습가능합니다

강의 평생 소장 및 학습기능 (수업노트) 등을 활용하고 싶다면 인프런에서 수강신청바랍니다

커리큘럼📚

RNN 기초와 응용

순환신경망(RNN)의 기초 개념부터 실전 응용까지 체계적으로 학습합니다

• RNN의 기본 구조와 작동 원리 이해

• 실제 RNN 구현과 분류 문제 적용

• RNN 기반의 텍스트 생성 모델 구축

• 기계번역을 통한 RNN의 실전 응용

트랜스포머 아키텍처의 이해

최신 자연어처리의 핵심인 트랜스포머의 구조를 깊이있게 학습합니다:

• 워드 임베딩의 원리와 활용

• 셀프 어텐션과 멀티헤드 어텐션의 이해

• 트랜스포머의 인코더-디코더 구조

GPT 모델 구현과 활용

실전 GPT 모델의 구현과 활용 방법을 마스터합니다:

• 마스크 셀프 어텐션의 심화 이해

• 문자 단위 GPT 모델 구현하기

• GPT-2 모델 파인튜닝 실습

수강평 💬

⭐⭐⭐⭐⭐

Github link 🔗

https://github.com/NoCodeProgram/deepLearning