Transformer 의 개념과 기초에 대해 잘 설명해주는 강의 입니다. 다만 몇몇 챕터에서는 강사님 목소리가 조금 잘 안 들리는 부분이 있어서 자막을 꼭 켜고 수업을 들었어야 하는 아쉬움은 있었습니다. 그렇지만 여타 YouTube 영상이나 웹에서 찾을 수 있는 영상 강의 보다 한차원 높은 수준의 강의였습니다. 감사합니다.

jung5966

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라,
왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지,
그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다.

Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고,
Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가
어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다.

Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고,
실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다.
이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한
가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.

Sotaaz

[NLP 완전정복 II] Transformer 구조 해부: Attention 확장부터 전체 모델 조립, 학습까지

감사합니다! 몇몇 세션을 업데이트하면서 음성 관련 이슈가 있었던 것 같습니다. 말씀해주신 부분은 바로 확인 후 수정하도록 하겠습니다.
소중한 리뷰 정말 감사드립니다 :)

transformer

self-attention

pytorch

자연어처리(Natural Language Processing)

This course is not just about "how to implement" a Transformer,
but about dissecting why this architecture was created, what role each module plays,
and how the entire model works from the designer's perspective.

We deeply analyze the internal computation principles of Self-Attention and Multi-Head Attention,
and directly verify through formulas, papers, and implementation code
what limitations Positional Encoding, Feed-Forward Networks, and Encoder·Decoder structures
were introduced to solve.

Starting from Attention, we assemble the entire Transformer structure ourselves,
and actually perform training to experience firsthand how the model operates.
This course is the most structured and practical roadmap
for "anyone who wants to completely understand Transformers."