
ビッグデータ/テキストマイニング分析法 (LDA,BERTtopic,感情分析,CONCOR with ChatGPT)
HappyAI
PythonとChatGPTを活用したテキストマイニング分析手法、ビッグデータ分析手法、単語頻度分析、ワードクラウド可視化、形態素分析、トピックモデリング分析手法を学び、論文作成時に必要なテキストマイニングデータ分析手法活用法、研究論文における基礎的な活用法に関する講座です。
初級
Big Data, Text Mining
"LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作る第一歩!" この講義は、初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるように設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作る達成感を直接感じてみてください!
受講生 343名
難易度 入門
受講期間 無制限
学習した受講者のレビュー
5.0
leckar1231
ファインチューニングについて全般的に把握することができて、本当に良かったです!
5.0
김형욱
基本概念をしっかり教えてくれる
5.0
왈왈
「入門者のためのファインチューニング体験程度の講義」 - ファインチューニングがどのようなものか確認してみたい人におすすめ - ファインチューニングを直接適用しようとしている現役エンジニアには非推奨 入門者向けの講義であるため、深くなく易しい内容です。 実習コードも非常にシンプルで簡潔です。
ファインチューニングとは何か、そしてLoRA・QLoRAがなぜ必要なのかを簡単に理解できます。
準備されたコードを実行しながら、小規模言語モデル(sLLM)を直接読み込んで学習させるプロセスを体験します。
多くのリソースや難しい理論がなくても、自分の分野に合ったカスタムLLMを作る流れを身につけます。
学習対象は
誰でしょう?
ChatGPTのようなLLMは聞いたことがあるが、直接ファインチューニングをしたことはないLLM初心者
LoRAやQLoRAのような最新技術を直接実行しながら基本的な流れを学びたい初級開発者・研究者
sLLM(小規模言語モデル)を直接実行し、軽くチューニングしながら流れを掴みたい方
前提知識、
必要でしょうか?
Python基本文法(変数、関数、条件文など)
ディープラーニングの基礎概念(モデル、学習、損失関数などに関する基本的な理解)
PyTorchまたはColabの使用経験があれば役立ちます
4,897
受講生
275
受講レビュー
52
回答
4.6
講座評価
11
講座
AI・LLM・ビッグデータ分析専門家 / Happy AI 代表
👉詳細な経歴は下記のリンクからご確認いただけます。
https://bit.ly/jinkyu-profile
こんにちは。
AIとビッグデータ分析を研究・開発・教育・プロジェクトの現場で一貫して扱ってきた
ハッピーAI代表のイ・ジンギュ(工学博士、人工知能)です。
自然言語処理(NLP)とテキストマイニングに基づき
アンケート、文書、レビュー、メディア、政策、学術データなど
多様な非定型データを分析してきました。
最近では生成AIと大規模言語モデル(LLM)を活用し、
組織や業務環境に合わせた実務中心のAI活用方法を伝えています。
サムスン電子、ソウル大学、教育庁、京畿研究院、山林庁、
国立公園管理公団、ソウル市など多数の公共機関・企業・教育機関と協業しており、
医療・コマース・生態・法学・経済・文化など、多様なドメインで計200件以上の研究・分析プロジェクトを遂行しました。
📧 Email : leejinkyu0612@naver.com
🌐 ホームページ : https://happyaidata.kr
📝 Blog : https://blog.naver.com/leejinkyu0612
📺 YouTube : https://www.youtube.com/@HappyAI_0612
💻 GitHub : https://github.com/leejin-kyu
📞 Mobile : 010-9973-2113
💬 KakaoTalk : jinkyu0612
※ コモン(Kmong)Prime専門家(上位2%)
2024.07 ~ 現在
生成AI・ビッグデータ分析専門企業 ハッピーAI 代表, a company specializing in Generative AI and Big Data analysis
工学博士(人工知能)
東国大学校 人工知能大学院
専門分野:大規模言語モデル(LLM)
(2022.03 ~ 2026.02)
2023 ~ 2025
パブリックニュース AIコラムニスト
(生成AIのバイアス、RAG、LLM活用イシュー)
2021 ~ 2023
AI・ビッグデータ専門企業 ステラビジョン 開発者
2018 ~ 2021
政府出資研究機関 自然言語処理・ビッグデータ分析研究員
生成AIおよびLLMの活用
Private LLM, RAG, Agent
LoRA・QLoRAファインチューニングの基礎
AIベースのビッグデータ分析
アンケート・レビュー・報道・政策・学術データ
自然言語処理(NLP)・テキストマイニング
トピック分析、感情分析、キーワードネットワーク
公共・企業 AI業務自動化
文書の要約・分類・分析
LLM/sLLM アプリケーション開発
(ファインチューニング・RAG・Agent ベース) – KT
LangChain・RAGベースのLLMプログラミング – サムスンSDS
LLM理論およびRAGチャットボット開発実務 – ソウルデジタル財団
ChatGPTベースのビッグデータ分析入門 – レットユーインエデュ
人工知能の基礎・プロンプト技法 – 韓国職業開発院
LDA・感情分析 with ChatGPT – インフラン
Pythonベースのテキスト分析 – ソウル科学技術大学校
LangChainを活用したLLMチャットボット作成 – インフラン
ChatGPT活用のPython基礎 – 京畿大学校
ビッグデータ専門家課程特別講義 – 檀国大学校
ビッグデータ分析の基礎 – レットユーインエデュ
Private LLMベースのRAGチャットボット構築 (韓国電力公社)
LLMベースの森林復元ビッグデータ分析 (国立森林科学院)
内部ネットワーク専用 Private LLM テキストマイニングソリューション (政府機関)
Instruction Tuning・RLHFベースのLLMモデル開発
ヘルスケア・法学・政策・教育データ分析
アンケート・レビュー・報道データAI分析
→ 公共機関・企業・研究機関を含め 200件以上の実績, including public institutions, corporations, and research institutes
Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms (2024)
Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
– International Conference on Big Data and Smart Computing (2023)
ニュース記事ビッグデータに基づくLLM技術の認識分析 (2024)
NLPベースのテキストマイニング研究多数
(森林・環境・社会・ヘルスケア分野)
Pythonベースのデータ分析・可視化
LLMを活用したデータ分析
ChatGPT・LangChain・Agentを活用した業務生産性の向上
全体
22件 ∙ (1時間 9分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
42件
4.6
42件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
修正済み
受講レビュー 21
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平均評価 5.0
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
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