Lee JinKyu | Lee JinKyu
Chuyên gia phân tích AI·LLM·Big Data / Đại diện Happy AI
👉Bạn có thể kiểm tra lý lịch chi tiết tại liên kết bên dưới.
https://bit.ly/jinkyu-profile
Xin chào.
Tôi là Lee JinKyu (Tiến sĩ Kỹ thuật, Trí tuệ nhân tạo), đại diện của Happy AI, người đã không ngừng làm việc với AI và phân tích dữ liệu lớn trong nghiên cứu, phát triển, giáo dục và các dự án thực tế.
Dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khai phá văn bản (text mining),
tôi đã phân tích nhiều loại dữ liệu phi cấu trúc đa dạng như
khảo sát, văn bản, đánh giá, truyền thông, chính sách, dữ liệu học thuật, v.v.
Gần đây, tôi đang truyền đạt phương pháp ứng dụng AI tập trung vào thực tiễn phù hợp với tổ chức và môi trường làm việc
bằng cách tận dụng AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Tôi đã hợp tác với nhiều cơ quan công quyền, doanh nghiệp và tổ chức giáo dục như Samsung Electronics, Đại học Quốc gia Seoul, Sở Giáo dục, Viện Nghiên cứu Gyeonggi, Cục Lâm nghiệp,
Tổng cục Quản lý Công viên Quốc gia, Thành phố Seoul, v.v.,
và đã thực hiện tổng cộng hơn 200 dự án nghiên cứu và phân tích trong nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế, thương mại, sinh thái, luật pháp, kinh tế và văn hóa.
🎒 Yêu cầu diễn thuyết và thuê ngoài (outsourcing)
※ Chuyên gia Kmong Prime (Top 2%)
📘 Tiểu sử (Tóm tắt)
07/2024 ~ Hiện tại
Giám đốc HappyAI, doanh nghiệp chuyên về phân tích Big Data và AI tạo sinh
Tiến sĩ Kỹ thuật (Trí tuệ nhân tạo)
Trường Cao học Trí tuệ nhân tạo, Đại học Dongguk
Chuyên ngành chi tiết: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
(Tháng 03/2022 ~ Tháng 02/2026)
2023 ~ 2025
Nhà bình luận AI của Public News
(Các vấn đề về định kiến trong AI tạo sinh, RAG, ứng dụng LLM)
2021 ~ 2023
Nhà phát triển tại Stellavision, công ty chuyên về AI và Big Data, an AI and Big Data company
2018 ~ 2021
Nghiên cứu viên về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Phân tích dữ liệu lớn tại Viện nghiên cứu do Chính phủ tài trợ
🔹 Lĩnh vực chuyên môn (Tập trung vào Giảng dạy · Dự án)
AI tạo thế và ứng dụng LLM
LLM riêng tư (Private LLM), RAG, Agent
Cơ bản về Fine-tuning LoRA·QLoRA
Phân tích dữ liệu lớn dựa trên AI
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) · Khai phá văn bản (Text Mining)
Tự động hóa công việc bằng AI cho khối công và doanh nghiệp
Tóm tắt, phân loại và phân tích tài liệu
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khai phá văn bản (Text Mining) đối với dữ liệu đánh giá, báo chí, chính sách và học thuật. Phân tích chủ đề (Topic Analysis), phân tích cảm xúc, mạng lưới từ khóa. Tự động hóa công việc bằng AI cho chính phủ và doanh nghiệp: Tóm tắt, phân loại và phân tích văn bản.
🎒 Khóa học & Hoạt động (Chọn lọc)
2025
2024
Lập trình LLM dựa trên LangChain·RAG – Samsung SDS
Lý thuyết LLM và Thực hành phát triển Chatbot RAG – Quỹ Kỹ thuật số Seoul (Seoul Digital Foundation)
Nhập môn phân tích dữ liệu lớn dựa trên ChatGPT – LetUin Edu
Cơ bản về Trí tuệ nhân tạo · Kỹ thuật Prompt – Viện Phát triển Nghề nghiệp Hàn Quốc
LDA·Phân tích cảm xúc với ChatGPT – Inflearn
Phân tích văn bản dựa trên Python – Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Seoul
Xây dựng Chatbot LLM sử dụng LangChain – Inflearn
2023
Cơ bản về Python sử dụng ChatGPT – Đại học Kyonggi
Bài giảng đặc biệt về khóa học chuyên gia dữ liệu lớn – Đại học Dankook
Cơ bản về phân tích dữ liệu lớn – LetUin Edu
💻 Dự án (Tóm tắt)
Xây dựng Chatbot RAG dựa trên Private LLM (Tổng công ty Điện lực Hàn Quốc)
Phân tích dữ liệu lớn về phục hồi rừng dựa trên LLM (Viện Khoa học Lâm nghiệp Quốc gia)
Giải pháp Text Mining Private LLM dành riêng cho mạng nội bộ (Cơ quan chính phủ)
Phát triển mô hình LLM dựa trên Instruction Tuning và RLHF
Phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe, luật pháp, chính sách và giáo dục
Phân tích AI dữ liệu khảo sát, đánh giá và báo chí
→ Đã thực hiện hơn 200 dự án bao gồm các cơ quan công quyền, doanh nghiệp và viện nghiên cứu, including public institutions, corporations, and research institutes
📖 Ấn bản (Chọn lọc)
Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms (2024)
Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
– Hội nghị quốc tế về Dữ liệu lớn và Tính toán thông minh (2023)
Phân tích nhận thức về công nghệ LLM dựa trên dữ liệu lớn từ các bài báo chí (2024)
Nhiều nghiên cứu khai phá dữ liệu văn bản (text mining) dựa trên NLP
(Lĩnh vực Lâm nghiệp · Môi trường · Xã hội · Chăm sóc sức khỏe)
🔹 Khác
Phân tích và trực quan hóa dữ liệu dựa trên Python
Phân tích dữ liệu sử dụng LLM
Nâng cao năng suất công việc bằng cách sử dụng ChatGPT, LangChain và Agent