문의 사항 가이드라인
이 책의 예제 파일에 관하여
옮긴이의 말
CHAPTER 0 도입
0.1 이 책의 특징
0.1.1 파이썬 기초를 학습하자
0.1.2 이 책의 구성
0.1.3 이 책을 읽으면 할 수 있게 되는 것들
0.1.4 이 책을 읽을 때 주의할 점
0.1.5 이 책의 대상 독자
0.1.6 이 책의 사고 방식
CHAPTER 1 BERT 개요
1.1 딥러닝이란
1.1.1 인공 지능과 머신러닝, 딥러닝
1.1.2 신경망의 구조
1.1.3 딥러닝
1.2 자연어 처리 개요
1.2.1 자연어 처리란?
1.2.2 자연어 처리 응용
1.2.3 형태소 분석
1.2.4 단어의 벡터화
1.2.5 RNN(순환 신경망
1.2.6 Seq2Seq를 사용한 계열 변환
1.2.7 자연어 처리에 관해 더 학습하고 싶다면
1.3 트랜스포머 개요
1.3.1 트랜스포머란?
1.3.2 트랜스포머의 구조
1.4 BERT 개요
1.4.1 BERT란?
1.4.2 BERT의 학습 개요
1.4.3 BERT의 사전 학습
1.4.4 BERT의 성능
1.5 정리
CHAPTER 2 개발 환경
2.1 구글 코랩 시작 방법
2.1.1 구글 코랩 준비
2.1.2 노트북 사용 방법
2.1.3 다운로드 파일 취급 방법
2.2 세션과 인스턴스
2.2.1 세션, 인스턴스란?
2.2.2 90분 규칙
2.2.3 12시간 규칙
2.2.4 세션 관리
2.3 CPU와 GPU
2.3.1 CPU, GPU, TPU란?
2.3.2 GPU 사용 방법
2.3.3 성능 비교
2.4 구글 코랩의 다양한 기능
2.4.1 텍스트 셀
2.4.2 스크래치 코드 셀
2.4.3 코드 스니펫
2.4.4 코드 실행 이력
2.4.5 깃허브와의 연동
2.5 연습
2.5.1 코드 셀 조작
2.5.2 텍스트 셀 조작
2.5.3 셀 위치 변경과 삭제
2.6 정리
CHAPTER 3 파이토치로 구현하는 간단한 딥러닝
3.1 구현 개요
3.1.1 학습
BERT와 GPT 등 딥러닝을 사용한 자연어 처리 기술은 오늘날 세계에 큰 영향을 계속해서 미치고 있습니다.
BERT는 트랜스포머(Transformer 기반으로 다양한 자연어 처리 태스크에 맞춰 조정할 수 있는 범용성이 매력입니다. 다양한 업무를 더 효율적으로, 더 창의적으로 처리할 수 있는 기술로 어떤 분야에서 일하더라도 딥러닝 기술을 배워두면 쓸모가 있을 것입니다.
