I've taken various Transformer courses, and this one is truly the best.
Unlike courses that only review papers, this one incorporates the instructor's intuitive explanations into both the code and PPT. Understanding comes so easily when viewing it alongside the code.

I plan to confidently enroll in other courses in the future.

This is truly a legendary course that stands out among the best.

vjeong71170433

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

Learning Transformer Through Implementation

Oh, my heart feels so full. I think I'm going to be so happy today. Thank you for writing such a wonderful review.

이론과 실습 한 번에

이론 실습 모두

transformer

바닥부터구현

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

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

딥러닝

파이토치

PyTorch

encoder-decoder

bert

구현하며 배우는 Transformer

강의 소개 및 실습 환경 구성

Transformer를 위한 사전 지식 - NLP 기반과 RNN 이해

Transformer 개요 및 Multi Head Self Attention(다중 헤드 셀프 어텐션) 구현

Transformer Encoder 구현

Transformer Decoder 구현

Hugging Face Dataset 다루기

Hugging Face Tokenizer 와 DataCollator 다루기

BERT 모델 구현 및 학습과 Inference

Encoder-Decoder 번역 모델 MarianMT 구현

구현한 MarianMT 모델 학습 및 Inference

Vision Transfomer(ViT) 구현