Transformer Models and BERT Model - 한국어
이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.
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이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.Modules
Transformer 모델 및 BERT 모델: 개요
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Videos
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Readings
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Assignment
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Assignment
- Transformer 모델 및 BERT 모델: 퀴즈
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- Transformer 모델 및 BERT 모델: 개요
- Transformer 모델 및 BERT 모델: 실습 둘러보기
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Readings
- Transformer 모델 및 BERT 모델: 실습 리소스
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Discover the fundamentals of Transformer architecture and the BERT model in this expert-level IT & Computer Science course. Learn about key components like the self-attention mechanism and how they are used to build BERT models. Explore various applications of BERT, including text classification, question answering, and natural language inference. Perfect for advanced learners, this 45-minute course by Coursera offers a deep dive into cutting-edge NLP technologies. Available with a Starter subscription.
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