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자연어 처리

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

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

(4.4) 수강평 29개

수강생 773명

  • AISchool
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차근차근
딥러닝NLPTensorflow

먼저 경험한 수강생들의 후기

이런 걸 배울 수 있어요

  • 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 😀

딥러닝 자연어 처리의 기본 원리부터 Transformer, BERT 최신 모델까지

다양한 예제 실습을 통해 딥러닝 자연어처리의 원리를 탄탄하게 학습한뒤✍️, 
TransformerBERT까지 최신 딥러닝 NLP 모델을 TensorFlow 2.0을 이용해서 다양한 예제에 대해 구현해봅시다.👨🏻‍💻

✅ 선수 강의 

👋 본 강의는 TensorFlow 2.0과 딥러닝 기초에 대한 선수지식이 필요한 강의입니다. 반드시 아래 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖춘 뒤 본 강의를 수강하세요.

TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문

딥러닝 핵심 이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.

이런 분들께
추천드려요

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

안녕하세요
입니다.

8,852

수강생

643

수강평

350

답변

4.6

강의 평점

29

강의

커리큘럼

전체

35개 ∙ (5시간 41분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

전체

29개

4.4

29개의 수강평

  • fokyoum9님의 프로필 이미지
    fokyoum9

    수강평 1

    평균 평점 3.0

    3

    53% 수강 후 작성

    CODE 관련 부연 설명이 부족한 감이 있네요

    • react03님의 프로필 이미지
      react03

      수강평 1

      평균 평점 5.0

      5

      100% 수강 후 작성

      • 김선영님의 프로필 이미지
        김선영

        수강평 1

        평균 평점 5.0

        5

        31% 수강 후 작성

        • 조선호님의 프로필 이미지
          조선호

          수강평 3

          평균 평점 3.3

          4

          31% 수강 후 작성

          • 이현주님의 프로필 이미지
            이현주

            수강평 2

            평균 평점 5.0

            5

            31% 수강 후 작성

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