자연과학 전공이라 공학 프로젝트 및 연구들도 많이 진행하였으며 국가 기관에서 인문사회학적인 프로젝트들에 대한 경험도 많습니다.

특히, 저는 다년간 특정 분야에서 깊이 있게 데이터 분석을 한 경험을 바탕으로 하여 얻은 풍부한 도메인 지식을 바탕으로 생성AI모델 개발해 드립니다.

생성AI모델링의 경우 여러 도메인에 대한 이해가 필요합니다. 인문사회과학, 생태공학, 컴퓨터 공학 등 다양한 분야에서 융복합 연구 개발 및 분석 경험을 바탕으로 생성AI 모델링을 구현해드립니다.

[주요 경력]

공공기관 자연어처리 연구원 (18~21)

빅데이터 분석 기업 텍스톰 Analyst(21~)

AI 및 빅데이터 전문기업 스텔라비전(21~)

동국대학교 AI대학원 박사과정 (22~)

AI전문기업 해피NLP(23~)

퍼블릭 뉴스 AI 칼럼니스트(23~)

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[교육 및 강의]

단국대학교 빅데이터 전문가 과정 특강(’22.08,’22.11, 디지털 미래인재 양성 프로그램)

파이썬을 활용한 앱리뷰 분석(‘23.06~인프런)

ChatGPT로 배우는 파이썬(‘23.07~인프런)

파이썬을 활용한 텍스트 분석(‘23.08~탈잉)

빅데이터 분석 기초 강의(‘23.08~렛유인에듀)

ChatGPT를 활용한 파이썬 기초강의(‘23.09~11경기대학교)

파이썬 초보자를 위한 주가 데이터 분석 입문(‘23.12~인프런)

이외에도 다수의 개인 강의 진행

#기업체,기관 교육으로 파이썬데이터분석,자연어처리,LLM 관련 강의 진행가능합니다.

[블로그]

인공지능 전문 N블로그 운영

[유투브]

인공지능 전문 유튜브 운영(해피AI)

[제공 가능한 서비스]

- ChatGPT기반 챗봇(웹/앱연동가능)

->챗봇에 고급기능 추가가능(이미지 생성 및 검색, 사용자 맞춤형 데이터, 답변형식 지정)

- LLM모델링(Langchiain, RAG기반 모델)

->인터넷에 연결 안되는 폐쇄망인 경우도 맞춤형 LLM개발 가능합니다(국가기관LLM개발경험)

->목적에 맞게끔 데이터를 학습시킨 챗봇 모델 개발이 가능합니다.

->연구과제용으로도 커스터마이징해서 제작가능합니다.

- Stable Diffusion,Midjourney 등 이미지 AI 모델링

[주요 프로젝트 및 성과]

- 법률 정보 전문 분석을 위한 내부망 전용 LLM 기반 텍스트마이닝 솔루션 개발 ('23.07~'23.11, D 정부기관)

-Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM모델 개발('23.07~11, 서울디지털재단)

- AI언어모델 기반 헬스케어 서비스의 사용자 리뷰 텍스트 분석('23.05~06, 삼성전자)

- 단어임베딩 유사도를 활용한 Word2Vec 언어 모델 기반의 텍스트마이닝 기법을 활용한 설문 빅데이터분석 ('23.05,정림건축)

- AI언어 모델 기반 텍스트마이닝 기법을 활용한 C대 및 K대학교에 대한 SNS인식분석 ('23.04~05, LMC)

- AI 모델 kopatBERT기반 특허 논문 QA 모델 개발('23.02,한국기술마켓)

- AI 모델 kopatBERT기반 특허 논문 분류 모델 개발('23.01~02,한국기술마켓)

- KorQuad를 활용한 BERT 기반 금융권 QA task 모델링('22.12,B사)

- 학술 데이터의 특성에 따른 Bert기반 Multi-classification 모델 개발('22.11, A사)

- AI모델 Word2Vec 및 TF기반 의료설문 빅데이터 Keyword 추출 알고리즘 개발

('22.10~11,D사)

- AI모델 RNN기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발('22.03~07,서클플랫폼)

- AI모델 Word2Vec기반 텍스트마이닝 솔루션 프로그램 개발('22.03~07,서클플랫폼)

이외에도 다수의 공공기관,기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행

[데이터 분석 언어]

- Python

1.사전상담

- 고객님께서 원하시는 생성AI 모델의 설명 및 요구사항을 확인합니다.

2.작업일 협의 및 프로젝트 착수

- 작업 일정과 기간을 협의하고 프로젝트에 착수합니다.

3.분석진행

-생성AI 모델 개발 도중 의뢰인과의 피드백이 이루어 지며 이 과정에서 의뢰인의 요구사항을 받아들여 모델이 개발됩니다.

- 최종결과물을 제작 후 피드백을 거칩니다.

4.피드백 및 최종결과물 제출

- 수정사항 반영 후 최종결과물로 제출합니다.

- 구현하고자 하는 생성AI 모델 기능에 대한 구체적인 설명이 있을수록 개발진행이 용이합니다.