이해하기 쉽게 잘 설명해 주십니다.

Minsoo Kim

Multi Head Attention 부터 Original Transformer 모델, BERT, Encoder-Decoder 기반의 MarianMT 번역 모델, Vision Transformer 까지 코드로 직접 구현하며 Transformer에 대해 속속들이 배우게 됩니다. 

권 철민

신규 강의 오픈 기념 전 강의 30% 할인

구현하며 배우는 Transformer

시간 내셔서 좋은 수강평 이렇게 적어 주셔서 감사합니다.

이론과 실습 한 번에

이론 실습 모두

transformer

바닥부터구현

From Multi-Head Attention to the Original Transformer model, BERT, the Encoder-Decoder based MarianMT translation model, and even Vision Transformer, you'll learn Transformer inside and out by implementing them directly in code.

dooleyz3525

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

파이토치

PyTorch

encoder-decoder

bert

Learning Transformer Through Implementation

Course Introduction and Lab Environment Setup

Prerequisite Knowledge for Transformer - Understanding NLP Foundations and RNNs

Transformer Overview and Multi-Head Self-Attention Implementation

Transformer Encoder Implementation

Transformer Decoder Implementation

Handling Hugging Face Datasets

Handling Hugging Face Tokenizer and DataCollator

BERT Model Implementation, Training, and Inference

Implementation of the MarianMT Encoder-Decoder Translation Model

Training and Inference of the Implemented MarianMT Model

Vision Transformer (ViT) Implementation