Course Outline

Sentiment Analysis 소개

  • 감정 분석의 기본
  • 감정 분석의 과제와 기회
  • LLM 및 해당 기능 개요

LLM 및 자연어 이해

  • LLM 아키텍처에 대한 심층 분석
  • LLM을 통한 맥락과 정서 이해
  • 감정 분석을 위한 데이터 전처리

LLM을 사용하여 Sentiment Analysis 모델 구축

  • 감정 분석을 위한 LLM 교육
  • 특정 도메인에 대한 모델 미세 조정
  • 모델 훈련에 대한 실습

LLM을 사용한 Social Media 분석

  • 분석을 위해 소셜 미디어 데이터 수집
  • 소셜 플랫폼에서 실시간 감정 추적
  • 사회정서분석 사례연구

Sentiment Analysis 고객 피드백

  • 고객 리뷰 및 설문조사에서 통찰력 추출
  • 감정 분석을 통한 고객 서비스 강화
  • 피드백 분석 워크숍

Sentiment Analysis의 고급 주제

  • 풍자, 아이러니, 복잡한 감정 다루기
  • 언어 간 감정 분석
  • LLM을 통한 감정 분석의 미래 동향

윤리적 고려사항 및 편견 완화

  • 감정 분석의 윤리적 의미
  • 모델의 편향 식별 및 완화
  • 감정 분석의 책임감 있는 사용

프로젝트 및 평가

  • 선택한 데이터 세트에서 감정 분석
  • 동료 검토 및 그룹 토론
  • 최종 평가 및 피드백

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 기본적인 머신러닝 개념에 대한 이해
  • 텍스트 데이터 전처리 및 분석 경험
  • Python 프로그래밍에 대한 지식

청중

  • 데이터 과학자 및 분석가
  • Marketing 전문가
  • 제품 관리자
 21 Hours

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