
LLM 기초부터 최신 RAG·LangChain까지: 단 5시간 만에 LLM 기초과정 마스터!
HappyAI
LLM 기초이론, LangChain과 RAG의 핵심적인 기술을 마스터하는 강의입니다. LLM기초부터 실무에 쓰이는 최신 AI 기술을 쉽게 배울 수 있습니다!
초급
챗봇, LLM, LangChain
TEXTOMに関する原論的理論中心の説明ではなく、実戦例題演習を通じてテキストマイニングおよびビッグデータ分析能力を身につけられるようにいたします。

TEXTOMを活用したビッグデータ分析
ビッグデータ分析に関する実践例
1:1 コーチングの例 テクスチャストームの使用が難しいですか? 📊
この講義であなたの時間を惜しみません!
「理論ではなく、実際の分析に適用した例や実習例があってほしい」
「トレンド分析、認識分析など論文を書くことができるテキストマイニング講義が必要です」
👉このような後期を見て、私は講義を撮ることに気づきました。
テキストマイニングは、ますます研究するために不可欠な分析法になっています。大勢になっただけに、多くの人が学びたいと思います。
TEXTOMは、コーディングなしでテキストマイニングを行うのに最適なプログラムです。
しかし、講義や本を見てもテクストムの実際の使い方を知らず、多くの大学院生、研究員、会社員の方々が時間をかけてストレスと負担を受けています。
直接論文を書いていない、実務経験のない講師?
「ビッグデータ分析」方法を正しく伝えることができません。
テクストム一つで半日ぶりにビッグデータ分析を完成したコアノウハウと秘法を公開します。
よく使われる分析技法、使い方も知らず、完全に理論とマニュアルだけを見て進めば無条件時間損害です。
実務やビッグデータ論文でよく使われる技法を中心に実習を行った後、ますます理論的な基盤をしっかりとしなければ後で自由自在にテキストを分析することができます。
つまり、テキスト分析で何が重要か重要ではないかを知る必要があります。これを知ると、短くは数週間、長くは数ヶ月の時間が節約されます。
私にとっては、すでに何百ものテキス トム分析の経験を通してノウハウが蓄積されています。才能共有プラットフォーム(クモン)でデータ分析上位2%に与えられるPrimeの専門家であるため、「唯一」可能な話です。
効率的な学習と実際の適用のために、この講義でテキストムを始めることをお勧めします。
テキストマイニングを学ぶのが難しいのは、実践例の練習なしに理論だけを学んだからです。
自分で実装してみないと決して分析できません。
ビッグデータ分析を自由自在にするには、テキストストームを通じて直接自分で練習をしてテキストマイニングを深く理解する必要があります。
明確に定義された重要な概念の説明とテクストムを活用した実践練習を通じて、あなたが実践や研究論文を作成する際にテキストマイニング分析を自信を持って適用する専門家レベルにガイドします。
すべての研究分野でますますテキストマイニング、ビッグデータを導入します。
会社の実務もテキストデータを扱うことを知っておく必要があります。
最近、大勢のビッグデータやテキストマイニングを複雑で難しいコーディングなしで誰でも簡単に追いつくことができるように、実践練習中心のテクストム講義を制作しました。
実際の実務で使用するテキストマイニングの核心的な技法を中心に、実務で使われない機能は果敢に省略した蓄積された実戦ノウハウを盛り込んで講義を制作しました。
🚩私も、初めてテキストムを書いたときに本当に多くの試行錯誤を経験しました。
このレッスンは、主に理論的な説明ではなく、テキストマイニングのためのテキストストーム実践の使用法に焦点を当てています。
講義を聞いてフォローすると動向分析、認識分析などビッグデータ分析を直接いただけるよう講義を構成しました。
テキストマイニングの基本理論を簡単に説明した後、本格的にテクストムプログラムを通じて直接ビッグデータを抽出してみます。
このプロセスの中で、あなたは自然にテキストマイニングを理解し、ビッグデータ分析を行う方法を直接実装することができます。
また、最近のトレンドであるSNSビッグデータ分析を直接実装します。
テキストマイニングやテクストムが何であるか、ある程度理解していて、テクストムが提供するマニュアルを軽く見て、この講義で練習方法を学ぶなら、非常に迅速にテキストマイニング分析のスキルをアップグレードできます。
💾受講前に確認してください!
Q. この講義を聞いて研究動向や認識分析ビッグデータ論文を書くことはできますか?
ビッグデータ論文を書きたい方が、この講義を活用してデータを抽出するのに役立ちます。
Q. テキストマイニングを実務に適用したいのですが、講義を受講しても大丈夫でしょうか?
はい、この講義は一般的にテキストマイニングに使用される分析方法に関する実習で構成されています。実務に活用したい方も講義を聞けば良いです。
Q. テキストマイニング、テキストム初心者なのに聞けますか?
はい、本講義は初心者を対象とした講義でありながら実戦に活用できるすべての分析方法を盛り込んでいます。それでも完全初めての方はテキストムマニュアルを一度読んで学習することをお勧めします。
皆さんが気になるテキストムの使い方を直接一つ一つ実装し、難しいテキストマイニングについてコア中心に簡潔に説明し、皆さんがビッグデータ分析と研究を心配する際に、横から手を差し上げます。文を読んでくれてありがとう。講義でお会いしましょう!
1:1コーチングの例
学習対象は
誰でしょう?
テキストマイニングを学びたい方
コーディングは知らないけれどビッグデータ分析をしたい方
텍스톰 の利用方法を知りたい方
理論ではなく、実際の例を通してTextomを学びたい方
前提知識、
必要でしょうか?
テキストマイニングに関する基礎知識
テクスとームが初めてなら、テクスとーム公式マニュアルを一度読んでみよう!
4,172
受講生
189
受講レビュー
50
回答
4.7
講座評価
10
講座
안녕하세요 AI와 빅데이터 분석에 진심인 해피AI 이진규입니다.
[강사약력]
이진규 (Lee JinKyu)
해피AI (Happy AI CEO)
생성 AI 및 빅데이터 분석 분야의 최신 트렌드, 인사이트, 기술 활용 방법을 깊이 있게 전달합니다.
🎒 강연 및 외주 문의
[email] leejinkyu0612@naver.com
[Blog] 📺https://blog.naver.com/leejinkyu0612
[YouTube] 📺 https://www.youtube.com/@HappyAI_0612
[github] https://github.com/leejin-kyu/
[Homepage] https://happyaidata.kr
[H.P] 010-9973-2113
[kakao] jinkyu0612
📘 크몽 Prime 전문가(상위 2%)📺https://kmong.com/gig/345782
삼성전자, 서울대, 교육청, 경기연구원, 산림청, 국립공원관리공단, 서울시 등 다수의 정부기관 및 교육기관 프로젝트 진행
의료,커머스,생태,법학,경제,예체능 등 다양한 도메인의 연구경험(총 연구 프로젝트 200회 이상 진행)
📘 Bio
- 2024.07~ 생성 AI 및 빅데이터 분석 전문기업 해피AI 대표
- 2023~ 퍼블릭 뉴스 AI 칼럼니스트(AI편향 및 RAG챗봇 전문)
- 2022. AI대학원 박사과정 수료(자연어처리 및 LLM 전공)
- 2021~2023 AI/빅데이터 전문 기업 스텔라비전 개발자
- 2018~2021 정부출연연구기관 자연어처리/빅데이터 분석 연구원 (인문사회과학 데이터 연구)
🎒Courses & Activities
2025
LLM/sLLM 애플리케이션 개발 강의-파인튜닝, RAG, Agent 기반 . KT(2025)
2024
Langchain 및 RAG 등 LLM 프로그래밍.삼성SDS(2024)
ChatGPT 기반 빅데이터 분석 입문. 렛유인에듀 (2024)
인공지능 기초 및 데이터 분석 기초 강의. 한국직업개발원 (2024)
LLM 실무자를 위한 LLM이론 및 Langchain 기반 RAG챗봇 개발 강의. 서울디지털 재단 (2024)
쉽게 따라하는 LDA & 감성분석 빅데이터분석법 with ChatGPT. 인프런 (2024)
파이썬을 활용한 텍스트 분석 강의. 서울과학기술대학교 (2024)
랭체인(LangChain)을 활용한 LLM 챗봇 만들기(feat.ChatGPT). 인프런 (2024)
2023
ChatGPT를 활용한 파이썬 기초 강의. 경기대학교 (2023)
빅데이터 전문가 과정 특강. 단국대학교 (2023)
빅데이터 분석 기초 강의. 렛유인에듀 (2023)
💻 Projects
LLM 기반 산림 복원 빅데이터 분석(국립산림과학원)
Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델 구축 (한국전력공사)
AI 기반 빅데이터 분석 기법을 적용한 설문 데이터 분석 (A정부기관)
내부망 전용 PrivateLLM을 활용한 텍스트마이닝 솔루션 개발 (D 정부기관)
빅데이터 분석을 통한 한우시장 트렌드 분석 (이화브리오)
Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM 모델 개발 (서울디지털재단)
AI 언어모델 기반 헬스케어 서비스의 사용자 리뷰 텍스트 분석 (삼성전자)
자연어 처리 기술 기반 텍스트마이닝을 활용한 연구동향 분석 (한국대기환경학회)
AI 모델 kopatBERT 기반 특허 논문 QA 모델 개발 (한국기술마켓)
딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석 (서울대학교)
AI 모델 Word2Vec과 감성분석을 적용한 설문 문항 빅데이터 분석 (경기연구원)
AI 모델 RNN 기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발 (서클플랫폼)
빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석 (국립공원관리공단)
이외에도 다수의 공공기관, 기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행
📖 Publication
[주요 논문 ]
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.
언론기사 빅데이터 분석을 통한 대규모 언어모델에 대한 기술 인식 분석: ChatGPT 등장 전후를 중심으로, 2024
자연어 처리(NLP)기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향(2001∼2020)분석 | 농업생명과학연구 | 2022
숲길에 대한 10 년간의 언론 인식분석-텍스트 마이닝 분석을 중심으로 | 산림경제연구 | 2021
이외에도 타 분야에서 다수의 학술논문, 학술발표, 연구보고서 등의 성과 창출
Others
Python을 활용한 데이터분석 및 시각화
LLM을 활용한 데이터분석
ChatGPT와 LangChain,Agent을 활용한 업무 생산성 향상
全体
78件 ∙ (9時間 38分)
講座資料(こうぎしりょう):
8. RISS 研究論文データ収集
03:04
9. データクレンジング
08:21
10. データ分析 - 頻度分析
08:33
11. 頻度分析後のデータ前処理
09:30
12. N-gram分析
10:38
13. Tf-IDF分析
08:17
18. CONCOR分析
07:08
19. クラスタリング
06:35
全体
9件
4.7
9件の受講レビュー
¥8,618
知識共有者の他の講座を見てみましょう!
同じ分野の他の講座を見てみましょう!