패스트캠퍼스 환급챌린지 22일차 미션(2월22일):프롬프트 엔지니어링으로 시작하는 AI/LLM 서비스 개발 강의후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

 

뉴스정리봇 만들기 과정에서 다룬 Sentiment Analysis와 Named Entity Recognition(NER)은 매일 접하는 뉴스 기사에서 실제로 활용될 수 있는 내용들이라 더 흥미로웠습니다. 감정 분석의 기본 개념을 익히고, 이를 실제 데이터에서 어떻게 적용할 수 있는지 배운 점이 좋았고, 특히 개체명 인식을 통해 뉴스 기사 내 중요한 정보들—사람명, 장소, 날짜 등—을 자동으로 식별하는 과정은 실무에서 매우 유용하게 쓸 수 있을 것 같았습니다. 금융 도메인에서의 개체명 인식에 대해서도 배우면서 이 기술이 실제로 얼마나 중요한지 실감했습니다. 예를 들어, 시점이나 특정 인물이 등장하는 날짜를 정확하게 뽑아내는 것만으로도 금융 뉴스나 분석에 큰 영향을 미칠 수 있다는 점에서, 실무에서의 가치를 확실히 느꼈습니다. 강의 후반부에서 프로젝트 아키텍처를 설명하던 부분도 인상 깊었습니다. 시스템 흐름을 명확하게 이해하면서, 디자인과 구현에 대해 더 잘 알게 된 느낌입니다. 실습을 통해 이론을 실전에서 활용하는 법을 배우는 것이 가장 좋았습니다. 이 강의는 단순한 이론 학습을 넘어서 실제 데이터 분석 프로젝트에 도움을 주는 경험을 갖게 해준 것 같아, 끝까지 집중해서 들을 수 있었습니다. 결론적으로, 데이터 분석에 대해 더 깊은 이해를 얻고 실제 현업에 적용할 수 있는 기술을 배울 수 있는 좋은 기회였다고 생각합니다.

이번 강의를 들으면서 정말 많은 걸 배웠습니다. 강의 초반부터 뉴스 데이터를 어떻게 다루고 분석할 수 있는지, 그리고 Sentiment Analysis와 Named Entity Recognition(NER)이 실제 업무에서 어떤 역할을 하는지를 구체적인 예시와 함께 설명해주셔서, 평소 혼자 공부하면서 막막했던 부분들이 한결 정리되는 느낌이었습니다.

특히 금융 도메인에서의 개체명 인식 사례는 제게 깊은 인상을 남겼습니다. 금융 뉴스에서는 기업명이나 인물, 중요한 날짜 등이 시장 상황을 이해하는 데 필수적인 정보인데, 이를 자동으로 추출할 수 있다는 점이 매우 매력적으로 다가왔습니다. 강사님께서 데이터 전처리부터 모델 구축, 그리고 결과 검증까지 모든 과정을 꼼꼼히 설명해 주신 덕분에, 단순한 이론 전달이 아니라 실제 적용 가능한 기술을 습득할 수 있었습니다.

또한, 프로젝트 아키텍처에 관한 강의는 복잡한 시스템 구조를 한눈에 이해할 수 있도록 도와주어, 앞으로 실무에서 프로젝트를 진행할 때 큰 도움이 될 것 같습니다. 각 모듈이 어떻게 유기적으로 연결되는지를 실제 사례를 통해 설명해 주신 덕분에, 혼자 공부할 때는 느낄 수 없었던 실전 감각을 익힐 수 있었습니다.

이번 강의는 단순히 기술적인 내용 전달에 그치지 않고, 실제 문제를 해결하는 과정을 생생하게 보여준 점이 특히 마음에 들었습니다. 강사님의 경험이 묻어나는 설명과 실습 예제는 저에게 큰 동기부여가 되었고, 앞으로 이 분야에 더욱 깊이 뛰어들어 보고 싶다는 생각을 하게 만들었습니다.

 

① 오늘자 날짜, 공부 시작 시각

 

 

② 오늘자 날짜, 공부종료 시각

 

 

③ 클립 1번 수강 인증 사진

④ 클립 2번 수강 인증 사진

⑤ 학습 인증샷 1장 이상 (ex. 필기 촬영, 작업물, 등)

 

 

 

 

 

 

 

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