엔지니어의 딥러닝 가이드: Transformer 모델 이해하기
- 제목: "The Engineer’s Guide to Deep Learning: Understanding the Transformer Model"
- 저자: Hironobu SUZUKI @ InterDB
- AI의 세 번째 황금기: 2010년대 중반 시작
- Transformer 모델: 2017년 소개, 기계 번역 모델로 시작하여 여러 분야에 영향 미침
- 문서 목적: 엔지니어가 Transformer 모델을 이해하는 가장 짧은 경로 제공
- 문서 구성:
- Part 1: 뉴럴 네트워크 기초 설명
- Part 2: 순환 신경망(RNNs) 설명
- Part 3: 자연어 처리 및 어텐션 메커니즘 설명
- Part 4: Transformer 모델 상세 설명
- 부록: Transformer 이해를 위한 최소한의 Python 및 수학 지식 제공
- 문서 제공 내용:
- 작동하는 Python 코드 예제 제공
- 추가 탐구를 위한 참고 자료 소개
- 사용 조건:
- 교육 기관 소속 교사 및 학생은 자유롭게 사용 가능
- 비상업적 모임 및 강의에서 출처와 저작권 명시 시 사용 가능
- 상업적 사용 시 수익 공유 또는 총액 매입 옵션 제공
- 저자 소개:
- 포스트그레SQL, MySQL 관련 서적 다수 출간
- 일본 포스트그레SQL 사용자 그룹 이사 역임
- 머신러닝 및 AI 기술을 DBMS에 적용하는 새로운 직업 탐색 중
- 관심사: 역사, 동물 권리, 우주론, 사회 및 환경 문제
- 취미: 피아노, 기타, 음악, 과학 사랑, 채식주의자
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