Transformer 是現代自然語言處理（NLP）與生成式 AI 模型（如 GPT、BERT 等）的核心架構。本課程將帶領學員從基本概念出發，深入探索 Transformer 模型的設計原理，並實作關鍵組件，如詞嵌入（Embedding）與注意力機制（Attention）。課程也將介紹如何對現有的 Transformer 模型進行微調（Fine-tuning），以應用於特定任務如文本分類、問答系統或生成式任務。