GPT 논문 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0 Part 1

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GPT-1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) 논문을 Tensor Flow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.딥러닝 연구자 필수 소양, 최신 논문 구현 능력! GPT 구현과 함께 익혀보세요최신 논문 구현, GPT로 함께!많은 기업들에서 딥러닝 연구자를 채용할때 최신 논문을 직접 구현해본 경험을 우대하고 있습니다. GPT-1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) 논문을 직접 구현해보면서 최신 논문 구현 경험을 익혀보세요. GPT-1 논문으로 구조 파악 + Tensor Flow 2.0으로 직접 구현까지! GPT-1 논문을 함께 읽으며 GPT-1 구조를 완벽하게 파악한 뒤, Tensor Flow 2.0을 이용해서 GPT-1을 직접 구현해봅시다. GPT-1 논문(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training)을 같이 읽고, GPT-1 모델을 Tensor Flow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해봅니다.선수 강의 본 강의는 Tensor Flow 2.0과 자연어처리(NLP)에 대한 선수지식이 필요한 강의입니다. 반드시 아래 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖춘 뒤 본 강의를 수강하세요. AISchool [예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with Tensor Flow – RNN부터 BERT까지]딥러닝 자연어처리 기초부터 최신모델인 Transformer와 BERT까지 딥러닝 자연어 처리(Natural Language Processing[NLP])의 원리와 활용방법을 다양한 예제와 실습 코드 구현을 통해 학습합 수 있는 강의입니다.