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Transformer

트랜스포머
7개 레벨
차세대 언어 모델이에요. self-attention 메커니즘을 통해 문맥을 이해해요. 병렬 처리로 효율성이 높아요.
트랜스포머 스킬 여정을 시작하세요
7개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
7 레벨 로드맵
단계별 역량 인증

학습 로드맵

7개 레벨
전체 7

Lv 1. 기본 신경망을 이해하고 구현할 수 있어요

  1. 1. 인공신경망(ANN)
  2. 2. 활성화 함수
  3. 3. 손실 함수
  4. 4. 최적화 알고리즘
  5. 5. Jupyter Notebook 사용

Lv 2. 시퀀스 모델을 이해하고 간단히 구현할 수 있어요

Lv 3. 어텐션의 개념과 작동 원리를 설명할 수 있어요

Lv 4. Transformer의 전체 구조를 알아요

로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요

Lv 5. 사전학습 모델을 불러와 실험할 수 있어요

Lv 6. 사전학습과 미세조정 과정을 수행할 수 있어요

Lv 7. 실제 번역기를 학습시키고 평가할 수 있어요

하위주제 (1)

Attention Mechanism
Attention Mechanism은 입력 데이터의 중요도를 평가해, 특정 부분에 집중할 수 있게 해줘요. 이는 특정 정보에 가중치를 두어 더 효율적인 학습을 가능하게 해줍니다. 결과적으로, 모델의 성능과 해석력을 향상시켜줘요.

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고

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