Tôi đã nghe nhiều khóa học về Transformer khác nhau, nhưng thực sự khóa học này là tuyệt vời nhất.
Khác với việc chỉ review paper, giải thích trực quan của gi강사được thấm nhuần vào code và PPT. Khi xem cùng với code, tôi hiểu rõ ràng từng phần.

Sau này tôi sẽ tin tưởng đăng ký các khóa học khác của giảng viên.

Đây thực sự là một khóa học huyền thoại đáng được tôn vinh.

vjeong71170433

Từ Multi Head Attention đến mô hình Original Transformer, BERT, mô hình dịch thuật MarianMT dựa trên Encoder-Decoder, cho đến Vision Transformer, bạn sẽ học hiểu sâu sắc về Transformer thông qua việc tự tay triển khai code.

dooleyz3525

Học Transformer thông qua việc triển khai

Ồ, lòng tôi thật ấm áp. Hôm nay chắc sẽ là một ngày thật hạnh phúc. Cảm ơn bạn đã viết đánh giá tuyệt vời như vậy.

이론과 실습 한 번에

이론 실습 모두

transformer

바닥부터구현

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.

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

파이토치

PyTorch

encoder-decoder

bert

Learning Transformer Through Implementation

Course Introduction and Practice Environment Setup

Prerequisite Knowledge for Transformers - Understanding NLP Fundamentals and RNNs

Transformer Overview and Multi Head Self Attention Implementation

Implementing Transformer Encoder

Transformer Decoder Implementation

Handling Hugging Face Datasets

Handling Hugging Face Tokenizer and DataCollator

BERT Model Implementation, Training, and Inference

Implementing Encoder-Decoder Translation Model MarianMT

Implementation of MarianMT Model Training and Inference

Vision Transformer(ViT) Implementation