# TOC

#### 서문

* 책의 목적
* 독자 대상
* 책의 구성

#### 1부: Transformer의 기초

**1장: 인공지능과 딥러닝의 배경**

* 인공지능의 역사
* 딥러닝의 발전
* 자연어 처리(NLP)의 필요성

**2장: 딥러닝의 기본 개념**

* 인공 신경망(ANN)
* 학습 알고리즘
* 활성화 함수와 손실 함수

**3장: 순환 신경망(RNN)과 LSTM**

* RNN의 개념과 문제점
* LSTM과 GRU의 발전
* RNN의 한계와 필요성

#### 2부: Transformer의 구조

**4장: Transformer의 기초**

* Attention 메커니즘
* Self-Attention과 Multi-Head Attention
* Position Encoding

**5장: Transformer의 구성 요소**

* 인코더와 디코더의 구조
* 각 층의 역할
* Residual Connection과 Layer Normalization

**6장: Attention 메커니즘의 원리**

* Dot-Product Attention
* Scaled Dot-Product Attention
* Multi-Head Attention의 작동 방식

#### 3부: Transformer의 발전

**7장: Transformer 모델의 발전**

* BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
* GPT(Generative Pre-trained Transformer)
* T5(Text-To-Text Transfer Transformer)

**8장: 사전 훈련과 Fine-Tuning**

* 사전 훈련의 개념
* Fine-Tuning의 기법
* Pre-trained 모델의 활용 사례

#### 4부: Transformer의 응용

**9장: 자연어 처리(NLP)에서의 Transformer**

* 텍스트 분류
* 기계 번역
* 질의 응답 시스템

**10장: 이미지와 비전 분야에서의 Transformer**

* Vision Transformer (ViT)
* Transformer 기반의 이미지 처리

**11장: 생성 모델과 Transformer**

* 텍스트 생성
* 대화형 모델
* 이미지와 비디오 생성

#### 5부: 실습과 구현

**12장: Transformer 모델 구현**

* TensorFlow와 PyTorch를 이용한 구현
* 코드 예제와 실습

**13장: 성능 평가와 최적화**

* 평가 지표
* Hyperparameter 튜닝
* 모델 최적화 기법

***

* Transformer의 미래
* 최신 연구 동향
* 결론 및 요약

#### 부록

* 용어 사전
* 참고 문헌
* 추가 자료와 링크

#### 색인