어떤 모임인가요?
딥러닝을 이용한 자연어 처리 기술은 일상생활에 많이 사용되고 있는 기술중에 하나가 되는것 같습니다.
딥러닝에 대한 기초를 배우셨고, 자연어 처리에 관심이 계신 분이라면 함께 강의를 들으며 토론하고 배우는데
도움이 많이 되실것 같습니다. 여러분의 도전을 응원합니다!
딥러닝에 대한 기초를 배우셨고, 자연어 처리에 관심이 계신 분이라면 함께 강의를 들으며 토론하고 배우는데
도움이 많이 되실것 같습니다. 여러분의 도전을 응원합니다!
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
모임을 완주 했을때 얻을수 있는것은
1) Cousera 강의 수료증
2) 자연어 처리에 대한 전체적인 발전 흐름
3) 자연어 처리에 대한 기초 부터 attention , Transformer 까지의 고급 기술의 이해, 구현
4) 혼자 공부하는게 아닌 여럿이 함께 공부하며 배우며 성장하는 시너지
등을 얻으실수 있을것 같습니다.
1) Cousera 강의 수료증
2) 자연어 처리에 대한 전체적인 발전 흐름
3) 자연어 처리에 대한 기초 부터 attention , Transformer 까지의 고급 기술의 이해, 구현
4) 혼자 공부하는게 아닌 여럿이 함께 공부하며 배우며 성장하는 시너지
등을 얻으실수 있을것 같습니다.
무엇을 공부하나요?
- 자연어 처리 기초
- Word embedding , Auto correct , NLP with sequence model 등
- Seq to Seq , Attention , Transformer and BERT
자세한 내용은 커리큘럼을 참고하시면 될것 같습니다.
- Word embedding , Auto correct , NLP with sequence model 등
- Seq to Seq , Attention , Transformer and BERT
자세한 내용은 커리큘럼을 참고하시면 될것 같습니다.
어떤 사전지식이 필요한가요?
딥러닝에 대한 기본 지식이 필요하실것 같습니다.
파이썬에 대해서 어느 정도 아시면 좋을것 같습니다.
파이썬에 대해서 어느 정도 아시면 좋을것 같습니다.
이런 분들이 들으면 좋아요!
자연어 처리에 관심이 있는분은 들으시면 좋을것 같습니다.
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
-꾸준히 출석이 어려우신 분
-사전학습을 하기 어려우신분
-사전학습을 하기 어려우신분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. 모임시간에 미리 선정된 발표자 멤버 두분께서 각 강좌에 대해서 발표 합니다.
2. 발표를 마치고 궁금한 부분에 대해 서로 질문합니다.
3. 소스 Code 및 과제 부분에 대한 발표를 진행하고 해당 부분에 대한 토론도 진행합니다.
학습 방법에 대해서 첫모임때 이야기 나누면 좋을것 같습니다.
2. 발표를 마치고 궁금한 부분에 대해 서로 질문합니다.
3. 소스 Code 및 과제 부분에 대한 발표를 진행하고 해당 부분에 대한 토론도 진행합니다.
학습 방법에 대해서 첫모임때 이야기 나누면 좋을것 같습니다.
커리큘럼
Natural language processing 기초 부터 고급까지
1주차 : 자기소개, NLP 관련 과정및 개요 소개
Cousera 과정인 자연언어 처리 특화 과정 강의를 듣고 함께 공부합니다.
(https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing)
-Natural Language Processing with Classification and Vector Space
2주차 :
2-1. Sentiment Analysis with Logistic Regression
2-2. Sentiment Analysis with Naive Bayes
3주차
3-1. Vector Space Models
3-2. Machine Translation and Document Search , Wrap up
-Natural Language Processing with Probabilistic Models
4주차 :
4-1. Autocorrect
4-2. Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models
5주차
5-1. Autocomplete and Language Models
5-2. Word embeddings with neural networks , Wrap up
-Natural Language Processing with Sequence Models
6주차 :
6-1. Neural Network for Sentiment Analysis
6-2. Recurrent Neaural Networks for Language Modeling
7주차
7-1. LSTMs and Named Entity Recognition
7-2. Siamese Networks , Wrap up
-Natural Language Processing with Attention Models
8주차 :
8-1 : Neural Machine Translation
9주차 :
9-1 : Text Summarization (Transformer)
10주차 :
10-1 : Question Answering (T5, BERT)
11주차:
11-1 : Chatbot(Transformer & Reformer) , Wrap up
Cousera 과정인 자연언어 처리 특화 과정 강의를 듣고 함께 공부합니다.
(https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing)
-Natural Language Processing with Classification and Vector Space
2주차 :
2-1. Sentiment Analysis with Logistic Regression
2-2. Sentiment Analysis with Naive Bayes
3주차
3-1. Vector Space Models
3-2. Machine Translation and Document Search , Wrap up
-Natural Language Processing with Probabilistic Models
4주차 :
4-1. Autocorrect
4-2. Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models
5주차
5-1. Autocomplete and Language Models
5-2. Word embeddings with neural networks , Wrap up
-Natural Language Processing with Sequence Models
6주차 :
6-1. Neural Network for Sentiment Analysis
6-2. Recurrent Neaural Networks for Language Modeling
7주차
7-1. LSTMs and Named Entity Recognition
7-2. Siamese Networks , Wrap up
-Natural Language Processing with Attention Models
8주차 :
8-1 : Neural Machine Translation
9주차 :
9-1 : Text Summarization (Transformer)
10주차 :
10-1 : Question Answering (T5, BERT)
11주차:
11-1 : Chatbot(Transformer & Reformer) , Wrap up
교재 / 학습자료 / 준비물
교재는 따로 없으며 Cousera 아래 강의를 듣고 해당 강좌 자료로 발표를 진행하고 코드를 풀어보고 리뷰합니다.
Cousera : 자연언어 처리 특화 과정 강의
(https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing)
Cousera : 자연언어 처리 특화 과정 강의
(https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing)
첫 시간 전 준비사항
특별한 준비물은 없습니다!.
퍼실이 소개
홍성만
#자연어처리#함께해요#할수있어요
자기 소개 및 개설 동기
자연어 처리에 대해 좀더 배우고 싶었는데 , 좋은 강좌가 있어 함께 공부하면 더 좋을것 같아 개설하게 되었습니다.
새해 시작을 더 알차게 보내고 싶은 분들은 함께 공부해요!
소속
전자 회사에서 개발업무를 담당하고 있습니다.
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
Advanced Computer vision LAB 랩짱
풀잎33기 Medical AI 기초II 퍼실
풀잎30기 Medical AI Research 기초과정 퍼실
풀잎25기 Speech Recognition with Deep learning 퍼실
풀잎21기 Beyond Bert (NLP 중급 과정) 퍼실
풀잎19기 Natural language Processing 특화과정 퍼실
풀잎18기 Natural language processing 기초부터 심화까지 퍼실
풀잎24기 Object Detection and Segmentation DIY 참여
풀잎17기 CS231n으로 시작하는 딥러닝 참여
풀잎14기 GAN 기초 실전 코스 참여
풀잎13기 GCN paper review 참여
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
Natural language processing 기초부터 심화까지
모임시작
2022년 01월 15일
모임일시
매주 토요일 10:30 ~ 12:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2021년 12월 05일 ~ 2022년 01월 13일
모집인원
12명
모집방법
신청 후 선발
165,000원
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
Natural language processing 기초부터 심화까지
모임시작
2022년 01월 15일
모임일시
매주 토요일 10:30 ~ 12:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2021년 12월 05일 ~ 2022년 01월 13일
모집인원
12명
모집방법
신청 후 선발
165,000원
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
어떤 모임인가요?
딥러닝을 이용한 자연어 처리 기술은 일상생활에 많이 사용되고 있는 기술중에 하나가 되는것 같습니다.
딥러닝에 대한 기초를 배우셨고, 자연어 처리에 관심이 계신 분이라면 함께 강의를 들으며 토론하고 배우는데
도움이 많이 되실것 같습니다. 여러분의 도전을 응원합니다!
딥러닝에 대한 기초를 배우셨고, 자연어 처리에 관심이 계신 분이라면 함께 강의를 들으며 토론하고 배우는데
도움이 많이 되실것 같습니다. 여러분의 도전을 응원합니다!
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
모임을 완주 했을때 얻을수 있는것은
1) Cousera 강의 수료증
2) 자연어 처리에 대한 전체적인 발전 흐름
3) 자연어 처리에 대한 기초 부터 attention , Transformer 까지의 고급 기술의 이해, 구현
4) 혼자 공부하는게 아닌 여럿이 함께 공부하며 배우며 성장하는 시너지
등을 얻으실수 있을것 같습니다.
1) Cousera 강의 수료증
2) 자연어 처리에 대한 전체적인 발전 흐름
3) 자연어 처리에 대한 기초 부터 attention , Transformer 까지의 고급 기술의 이해, 구현
4) 혼자 공부하는게 아닌 여럿이 함께 공부하며 배우며 성장하는 시너지
등을 얻으실수 있을것 같습니다.
무엇을 공부하나요?
- 자연어 처리 기초
- Word embedding , Auto correct , NLP with sequence model 등
- Seq to Seq , Attention , Transformer and BERT
자세한 내용은 커리큘럼을 참고하시면 될것 같습니다.
- Word embedding , Auto correct , NLP with sequence model 등
- Seq to Seq , Attention , Transformer and BERT
자세한 내용은 커리큘럼을 참고하시면 될것 같습니다.
어떤 사전지식이 필요한가요?
딥러닝에 대한 기본 지식이 필요하실것 같습니다.
파이썬에 대해서 어느 정도 아시면 좋을것 같습니다.
파이썬에 대해서 어느 정도 아시면 좋을것 같습니다.
이런 분들이 들으면 좋아요!
자연어 처리에 관심이 있는분은 들으시면 좋을것 같습니다.
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
-꾸준히 출석이 어려우신 분
-사전학습을 하기 어려우신분
-사전학습을 하기 어려우신분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. 모임시간에 미리 선정된 발표자 멤버 두분께서 각 강좌에 대해서 발표 합니다.
2. 발표를 마치고 궁금한 부분에 대해 서로 질문합니다.
3. 소스 Code 및 과제 부분에 대한 발표를 진행하고 해당 부분에 대한 토론도 진행합니다.
학습 방법에 대해서 첫모임때 이야기 나누면 좋을것 같습니다.
2. 발표를 마치고 궁금한 부분에 대해 서로 질문합니다.
3. 소스 Code 및 과제 부분에 대한 발표를 진행하고 해당 부분에 대한 토론도 진행합니다.
학습 방법에 대해서 첫모임때 이야기 나누면 좋을것 같습니다.
커리큘럼
Natural language processing 기초 부터 고급까지
1주차 : 자기소개, NLP 관련 과정및 개요 소개
Cousera 과정인 자연언어 처리 특화 과정 강의를 듣고 함께 공부합니다.
(https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing)
-Natural Language Processing with Classification and Vector Space
2주차 :
2-1. Sentiment Analysis with Logistic Regression
2-2. Sentiment Analysis with Naive Bayes
3주차
3-1. Vector Space Models
3-2. Machine Translation and Document Search , Wrap up
-Natural Language Processing with Probabilistic Models
4주차 :
4-1. Autocorrect
4-2. Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models
5주차
5-1. Autocomplete and Language Models
5-2. Word embeddings with neural networks , Wrap up
-Natural Language Processing with Sequence Models
6주차 :
6-1. Neural Network for Sentiment Analysis
6-2. Recurrent Neaural Networks for Language Modeling
7주차
7-1. LSTMs and Named Entity Recognition
7-2. Siamese Networks , Wrap up
-Natural Language Processing with Attention Models
8주차 :
8-1 : Neural Machine Translation
9주차 :
9-1 : Text Summarization (Transformer)
10주차 :
10-1 : Question Answering (T5, BERT)
11주차:
11-1 : Chatbot(Transformer & Reformer) , Wrap up
Cousera 과정인 자연언어 처리 특화 과정 강의를 듣고 함께 공부합니다.
(https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing)
-Natural Language Processing with Classification and Vector Space
2주차 :
2-1. Sentiment Analysis with Logistic Regression
2-2. Sentiment Analysis with Naive Bayes
3주차
3-1. Vector Space Models
3-2. Machine Translation and Document Search , Wrap up
-Natural Language Processing with Probabilistic Models
4주차 :
4-1. Autocorrect
4-2. Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models
5주차
5-1. Autocomplete and Language Models
5-2. Word embeddings with neural networks , Wrap up
-Natural Language Processing with Sequence Models
6주차 :
6-1. Neural Network for Sentiment Analysis
6-2. Recurrent Neaural Networks for Language Modeling
7주차
7-1. LSTMs and Named Entity Recognition
7-2. Siamese Networks , Wrap up
-Natural Language Processing with Attention Models
8주차 :
8-1 : Neural Machine Translation
9주차 :
9-1 : Text Summarization (Transformer)
10주차 :
10-1 : Question Answering (T5, BERT)
11주차:
11-1 : Chatbot(Transformer & Reformer) , Wrap up
교재 / 학습자료 / 준비물
교재는 따로 없으며 Cousera 아래 강의를 듣고 해당 강좌 자료로 발표를 진행하고 코드를 풀어보고 리뷰합니다.
Cousera : 자연언어 처리 특화 과정 강의
(https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing)
Cousera : 자연언어 처리 특화 과정 강의
(https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing)
첫 시간 전 준비사항
특별한 준비물은 없습니다!.
퍼실이 소개
홍성만
#자연어처리#함께해요#할수있어요
자기소개 및 개설동기
자연어 처리에 대해 좀더 배우고 싶었는데 , 좋은 강좌가 있어 함께 공부하면 더 좋을것 같아 개설하게 되었습니다.
새해 시작을 더 알차게 보내고 싶은 분들은 함께 공부해요!
새해 시작을 더 알차게 보내고 싶은 분들은 함께 공부해요!
소속
전자 회사에서 개발업무를 담당하고 있습니다.
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
Advanced Computer vision LAB 랩짱
풀잎33기 Medical AI 기초II 퍼실
풀잎30기 Medical AI Research 기초과정 퍼실
풀잎25기 Speech Recognition with Deep learning 퍼실
풀잎21기 Beyond Bert (NLP 중급 과정) 퍼실
풀잎19기 Natural language Processing 특화과정 퍼실
풀잎18기 Natural language processing 기초부터 심화까지 퍼실
풀잎24기 Object Detection and Segmentation DIY 참여
풀잎17기 CS231n으로 시작하는 딥러닝 참여
풀잎14기 GAN 기초 실전 코스 참여
풀잎13기 GCN paper review 참여
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
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