
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기
AISchool
구글 제미나이(Gemini) 모델의 개념과 Gemini API 활용 방법을 학습하고, Streamlit을 이용해서 다양한 AI 어플리케이션을 만들어보는 강의입니다.
중급이상
openAI API, ChatGPT, gemini
GPT-1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.

딥러닝 논문 읽는 법
딥러닝 논문 구현하는 법
GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델 구조에 대한 디테일한 이해
GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델에 대한 배경지식
TensorFlow 2.0을 이용한 코드 작성법
딥러닝 연구자 필수 소양, 최신 논문 구현 능력!
GPT 구현과 함께 익혀보세요 😀
여러 기업에서 딥러닝 연구자를 채용할 때 최신 논문을 직접 구현해본 경험을 우대하고 있습니다.
GPT-1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) 논문을 직접 구현해보면서 최신 논문 구현 경험을 익혀보세요.
GPT-1 논문(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training)을 같이 읽고, GPT-1 모델을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해봅니다.
👋 본 강의는 TensorFlow 2.0과 자연어처리(NLP)에 대한 선수지식이 필요한 강의입니다. 반드시 아래 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖춘 뒤 본 강의를 수강하세요.
Q. 딥러닝 논문 구현을 경험해보면 무엇이 좋나요?
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝 논문을 읽고 구현하는 능력을 기르고 싶은 분
딥러닝 연구 관련 직종으로 취업을 원하시는 분
인공지능/딥러닝 관련 연구를 진행하고 싶은 분
인공지능(AI) 대학원을 준비 중이신 분
선수 지식,
필요할까요?
Python 사용경험
선수강의 [예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지] 수강경험
9,405
명
수강생
713
개
수강평
353
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답변
4.6
점
강의 평점
30
개
강의
전체
30개 ∙ (4시간 27분)
1. 강의 소개
06:33
8. GPT-1 추가 참고자료
03:56
전체
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