‘마스터링 트랜스포머’, 최신 AI 기술의 핵심을 탐구하다

Hugging Face Transformers 라이브러리 활용 실습 중심

BERT, GPT, 스테이블 디퓨전 등 트랜스포머 모델 심층 분석

2025년 1월 10일 출간, AI 연구자와 개발자 필독서

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2025년 1월 10일, 《마스터링 트랜스포머》가 위키북스를 통해 출간됐다. 이 책은 AI의 핵심 기술 중 하나인 트랜스포머(transformer)를 심도 깊게 이해하고, 이를 활용한 최신 모델 구현과 활용법을 다룬다.

<이미지출처: 교보문고>

이 책은 트랜스포머 모델의 근본 원리에서부터 BERT, GPT 등 대규모 언어 모델(LLM), 그리고 스테이블 디퓨전과 같은 최신 생성형 AI까지 폭넓게 다룬다. 특히 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용하여 실제 코드를 작성하고 응용하는 실습을 강조했다.저자들은 트랜스포머의 이론적 배경을 쉽게 설명하면서도, 독자가 직접 따라 할 수 있는 실질적인 코딩 예제를 제공한다. 이를 통해 AI 모델 학습, 전이학습(Transfer Learning), 생성 모델 구현 등 트랜스포머 기반 기술을 실무에 바로 적용할 수 있도록 돕는다.

 

이 책은 초보자도 트랜스포머 모델의 기초를 이해할 수 있도록 친절히 설명하며, AI 연구자와 개발자들에게는 실무 중심의 심화 학습을 제공한다. 또한, 다양한 생성형 AI 기술을 트랜스포머 관점에서 재조명해 최신 기술 트렌드를 이해할 수 있다.

 

저자 사바슈 이을드름과 메이삼 아스가리지헤낙흘루는 AI와 딥러닝 분야에서 오랜 경험을 가진 연구자들로, 실무와 이론을 겸비한 내용을 집필했다. 또한, 한국어판은 307번역랩과 IT 전문 번역가 류광이 번역해 원서의 전문성을 그대로 담았다.

 

출판사 : 위키북스[출판사 이동하기] 
 

작성 2025.01.09 19:55 수정 2025.01.09 20:21
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