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자연어 처리의 모든 것

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오리엔테이션
1. 01. 코스 소개
2. 02. 이 코스를 개발한 전문가
3. 03. 부스트코스 학습 가이드
4. 04. 퀴즈 풀기
5. 05. 시작합니다!
1. 자연어 처리의 시작
1. 자연어 처리 활용 분야와 트렌드
2. 기존의 자연어 처리 기법
1. Word Embedding - (1)Word2Vec
2. Word Embedding - (2)GloVe
└ Quiz 1
1. Quiz 1
2. 자연어 처리와 딥러닝
1. Recurrent Neural Network (RNN)
2. Character-level Language Model
3. Backpropagation through time and Long-Term-Dependency
4. Long Short-Term Memory (LSTM)
└ Quiz 2
1. Quiz 2
3. Seq2seq&Attention
1. Seq2Seq Model
2. Seq2Seq Model with Attention
3. Attention Mechanisims
1. Beam search
2. BLEU score (1)
3. BLEU score (2)
└ Quiz 3
1. Quiz 3
4. Transformer
1. Long-Term Dependency
2. Scaled Dot-Product Attention
3. Multi-Head Attention
4. Block-Based Model
5. Positional Encoding
└ Quiz 4
1. Quiz 4
5. 자연어 처리 최신 연구 동향
1. GPT-1 소개
2. BERT (1)
3. BERT (2)
1. GPT-2, GPT-3
2. ALBERT
3. ELECTRA
└ Quiz 5
1. Quiz 5
코스를 마치며
1. 코스를 마치며

GPT-1 소개

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