트랜스포머(Transformer) 아키텍처 완벽 분석과 BERT 실전 활용
강좌 소개
ChatGPT부터 현대 모든 AI 모델의 근간이 된 트랜스포머(Transformer) 신경망의 어텐션 메커니즘을 한 줄 한 줄 코드로 해체하여 분석하는 핵심 기술 과정입니다.
셀프 어텐션(Self-Attention), 멀티 헤드 어텐션, 포지셔널 인코딩의 수식을 시각적으로 이해하고, 양방향 인코더 모델인 BERT를 활용하여 한국어 고객 리뷰 감성 분석 및 뉴스 카테고리 자동 분류 모델을 파인튜닝합니다.
이 강좌에서 배우는 것들
- Self-Attention 메커니즘의 Q, K, V 행렬 연산 완벽 이해
- 트랜스포머 인코더-디코더 블록의 내부 구조 코드 단위 분석
- Hugging Face Transformers 라이브러리를 활용한 모델 로드 및 학습
- 한국어 사전학습 모델(KoBERT, KcBERT) 감성 분류기 완성
교육 과정 (Curriculum)
Section 1: Attention 메커니즘과 트랜스포머의 탄생
- RNN/LSTM의 장기 의존성(Long-term Dependency) 문제와 한계
- Scaled Dot-Product Attention의 원리와 행렬 곱셈 시각화
- Multi-Head Attention과 Positional Encoding의 필요성
Section 2: 트랜스포머 블록 구조 심층 분석
- Layer Normalization과 Residual Connection의 역할
- Feed-Forward Network와 인코더(Encoder) 레이어 조립
- Hugging Face 모델 허브 생태계와 AutoModel/AutoTokenizer
Section 3: BERT 기반 한국어 텍스트 분류 프로젝트
- BERT의 사전학습 방식: MLM(마스크 언어 모델)과 NSP
- KoBERT 모델을 활용한 쇼핑몰 고객 리뷰 감성 분석 파인튜닝
- 학습 파라미터 튜닝, 평가 지표(F1) 분석 및 모델 서빙 파이프라인
필수 조건
- 파이썬 중급 및 PyTorch 딥러닝 기초
수강 대상
- 트랜스포머의 원리를 표면적이 아닌 코드와 수식으로 꿰뚫고 싶은 엔지니어
- BERT, RoBERTa 계열 인코더 모델을 실무 분류 작업에 쓰려는 데이터 분석가
- 최신 LLM의 뿌리가 되는 핵심 신경망 기술을 마스터하려는 연구원