Vision Transformer(ViT)의 개념부터 실제 TensorFlow/Keras를 이용한 구현까지 단계별로 상세히 설명하는 글입니다. 이미지를 작은 patch 단위로 나누어 Transformer 구조에 적용하는 ViT의 핵심 원리를 다루며, 데이터 전처리, PatchLayer를 이용한 Patching, 임베딩, CLS Token 추가, Position Embedding, Multi-Head Self-Attention(MHSA), Encoder 블록 구성 및 최종 분류 단계까지의 전 과정을 코드를 통해 직접 구현해 볼 수 있도록 안내합니다. AI 모델링 역량을 쌓고자 하는 분들에게 매우 유용한 가이드가 될 것입니다.