본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
*"뉴스 정리봇 만들기 (2): 요약 & 이벤트 추출 프로젝트"*는 꽤 실용적인 강의였다. 단순한 이론 설명이 아니라 뉴스 및 공시 데이터를 직접 다뤄보면서 AI 모델을 활용하는 과정을 배울 수 있었기 때문이다.
🔹 이론보다 실습 중심의 구성
강의는 전반적으로 실습 위주로 진행된다.
✔ 뉴스 카테고리 분류 → AI가 뉴스 기사를 어떤 유형인지 자동으로 분류
✔ 기업 공시 분석 → 공시 데이터에서 중요한 정보 추출
✔ 뉴스 및 공시 요약 → 장황한 내용을 핵심만 요약
✔ 주요 이벤트 추출 → 매출 변동, 인수합병 같은 중요한 정보 포착
✔ PoC 제품화 → 분석 결과를 실제 서비스처럼 시각화
위 과정들을 따라가다 보면 뉴스 데이터를 다루는 AI 모델을 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지 감이 잡힌다. 단순히 "이런 기능을 만들 수 있다" 수준이 아니라 실제 프로젝트처럼 코드를 짜고, 데이터 흐름을 설계하는 방식이라 배운 내용이 더 오래 남았다.
🔹 프롬프트 엔지니어링이 이렇게 중요할 줄이야
LLM(대형 언어 모델)을 활용하면서, 프롬프트 설계에 따라 결과가 천차만별이라는 걸 직접 경험할 수 있었다. 같은 데이터라도 어떻게 질문하느냐에 따라 모델이 다르게 반응하는데, 이를 최적화하는 과정이 꽤 재미있었다. 단순히 "AI한테 질문만 잘하면 되겠지?"라고 생각했던 내게는 프롬프트 엔지니어링도 하나의 기술이라는 걸 깨닫는 계기가 됐다.
🔹 실무 적용 가능성
사실 이런 강의는 듣고 나서 "이걸 어디에 써먹지?" 하는 경우가 많은데, 이번 강의는 실제 뉴스/공시 분석 서비스를 만들 때 바로 적용할 수 있을 것 같았다.
예를 들면,
- 기업의 공시 데이터를 빠르게 분석해서 요약하는 기능
- 뉴스 기사에서 특정 키워드(인수, 투자, 실적)만 골라내는 서비스
- 이벤트 감지를 통해 주식 투자 인사이트 제공
같은 실용적인 응용이 가능해 보였다.
🔹 이런 분들께 추천
✔ AI를 활용한 데이터 분석을 배우고 싶은 분
✔ 뉴스 및 공시 데이터를 다뤄보고 싶은 분
✔ 프롬프트 엔지니어링을 실무에서 적용해 보고 싶은 분
✔ 실제 서비스 개발과 연결되는 AI 프로젝트를 경험하고 싶은 분
"이 강의를 듣고 나면 AI로 뉴스 분석을 할 수 있다!" 같은 거창한 말보다는, 적어도 AI 모델을 활용해 뉴스 및 공시 데이터를 어떻게 정리하고 요약할 수 있는지 감을 잡는 데 큰 도움이 되는 강의였다. AI를 그냥 이론으로만 배운 게 아니라 실제로 써먹을 수 있는 경험을 쌓고 싶다면 한 번 들어볼 만하다.
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)
