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このOnline Classesは、Transformerを単に「実装する方法」ではなく、
なぜこのような構造が作られたのか、各モジュールがどのような役割を果たすのか、
そしてモデル全体がどのように動作するのかを設計者の視点から解剖する過程です。

Self-AttentionとMulti-Head Attentionの内部計算原理を深く分析し、
Positional Encoding、Feed-Forward Network、Encoder・Decoder構造が
どのような限界を解決するために登場したのかを数式・論文・実装コードで直接確認します。

Attentionから出発してTransformer全体の構造を直接組み立て、
実際に学習まで実行しながらモデルがどのように動作するのかを体得します。
このOnline Classesは「Transformerを完全に理解したい人」のための
最も構造的で実践的なロードマップです。

sotaaz

[NLP完全攻略 II] Transformer構造解剖：Attention拡張からモデル全体の組み立て、学習まで

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."

Sotaaz

입문

초급

중급이상

파이썬

Python

파이토치

PyTorch

[Complete NLP Mastery II] Dissecting the Transformer Architecture: From Attention Expansion to Full Model Assembly and Training