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자연어 처리의 모든 것
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오리엔테이션
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오리엔테이션
01. 코스 소개
02. 이 코스를 개발한 전문가
03. 부스트코스 학습 가이드
04. 퀴즈 풀기
05. 시작합니다!
1. 자연어 처리의 시작
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자연어 처리 개요
자연어 처리 활용 분야와 트렌드
기존의 자연어 처리 기법
자연어 처리와 벡터
Word Embedding - (1)Word2Vec
Word Embedding - (2)GloVe
└ Quiz 1
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Quiz 1
2. 자연어 처리와 딥러닝
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자연어 처리와 딥러닝
Recurrent Neural Network (RNN)
Character-level Language Model
Backpropagation through time and Long-Term-Dependency
Long Short-Term Memory (LSTM)
└ Quiz 2
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3. Seq2seq&Attention
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인코더와 디코더
Seq2Seq Model
Seq2Seq Model with Attention
Attention Mechanisims
출력값 생성 알고리즘과 평가
Beam search
BLEU score (1)
BLEU score (2)
└ Quiz 3
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Quiz 3
4. Transformer
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트랜스포머의 이해
Long-Term Dependency
Scaled Dot-Product Attention
Multi-Head Attention
Block-Based Model
Positional Encoding
└ Quiz 4
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Quiz 4
5. 자연어 처리 최신 연구 동향
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거대 언어모델의 시초
GPT-1 소개
BERT (1)
BERT (2)
다양한 거대 언어모델
GPT-2, GPT-3
ALBERT
ELECTRA
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오리엔테이션
01. 코스 소개
작성자
업데이트 :
2024.11.08
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02. 이 코스를 개발한 전문가
작성자
업데이트 :
2024.10.07
좋아요
36
03. 부스트코스 학습 가이드
작성자
업데이트 :
2024.10.21
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43
04. 퀴즈 풀기
작성자
업데이트 :
2024.10.08
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05. 시작합니다!
작성자
업데이트 :
2024.10.07
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