어떤 모임인가요?
더 좋은 모델을 만들기 위해서 데이터를 정제하고 코드를 수정하고 고생하는데 그 외에 좀 더 효율적인 방법은 무엇이 있을까요?
혼자 실험하고 연구하는 것이 아니라 다른 사람들과 하나의 모델을 만들기 위해서는 어떻게 해야할까요?
개발된 모델이 배포하게 된다면 어떤 모습일까요?
모델이 강건하게 동작하기 위해서는 어떻게 해야할까요?
이러한 질문들을 대답하기 위해서 MLOps라는 기술이 탄생하게 되었습니다.
ML/DL 이 발전할수록 같이 발전해가고 있는MLOps 같이 공부합시다!
혼자 실험하고 연구하는 것이 아니라 다른 사람들과 하나의 모델을 만들기 위해서는 어떻게 해야할까요?
개발된 모델이 배포하게 된다면 어떤 모습일까요?
모델이 강건하게 동작하기 위해서는 어떻게 해야할까요?
이러한 질문들을 대답하기 위해서 MLOps라는 기술이 탄생하게 되었습니다.
ML/DL 이 발전할수록 같이 발전해가고 있는MLOps 같이 공부합시다!
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?
- 인공지능 모델을 잘 만들기 위한 전반적인 파이프라인에 대한 엔지니어링 관점을 배울 수 있습니다.
- MLOps와 관련된 오픈소스와 프레임워크들을 이용해서 실습해보고 자신의 모델에 적용해볼 수 있습니다.
- MLOps에 관심있는 든든한 동료를 함께 얻을 수 있습니다.
- MLOps와 관련된 오픈소스와 프레임워크들을 이용해서 실습해보고 자신의 모델에 적용해볼 수 있습니다.
- MLOps에 관심있는 든든한 동료를 함께 얻을 수 있습니다.
무엇을 공부하나요?
- MLOps 에 대한 전반적인 이해
- MLOps와 관련된 다양한 오픈소스를 활용하는 방법
어떤 사전지식이 필요한가요?
머신러닝 모델 개발에 대한 기본지식
기본적인 리눅스에 대한 이해
컨테이너와 쿠버네티스에 대한 지식
기본적인 리눅스에 대한 이해
컨테이너와 쿠버네티스에 대한 지식
이런 분들이 들으면 좋아요!
모델 개발을 좀 더 효율적으로 하고 싶은 리서처
현업에서 MLOps를 직접 구성하고 사용하고 계신 분 또는 사용할 예정이신 분
머신러닝 모델 개발 뿐만 아니라 엔지니어링 관점에 관심이 많으신 분
현업에서 MLOps를 직접 구성하고 사용하고 계신 분 또는 사용할 예정이신 분
머신러닝 모델 개발 뿐만 아니라 엔지니어링 관점에 관심이 많으신 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
꾸준히 사전 학습하기 어려운신 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. MLOps에 대한 개요에 대한 부분은 퍼실이 직접 발표를 합니다.
2. 모임에서는 1시간은 지난 시간의 실습에 대해서 어떻게 구성했는 지 각자 발표를 진행을 합니다. 후에 어떻게 하면 더 효율적인 방법이 있을 지 토의합니다.
3. 그 후 나머지 1시간 동안은 각 주차의 이론 부분을 돌아가며 발표합니다.
4. 미리 발표하기 어려운 경우에는 퍼실이에게 연락을 부탁드립니다.
2. 모임에서는 1시간은 지난 시간의 실습에 대해서 어떻게 구성했는 지 각자 발표를 진행을 합니다. 후에 어떻게 하면 더 효율적인 방법이 있을 지 토의합니다.
3. 그 후 나머지 1시간 동안은 각 주차의 이론 부분을 돌아가며 발표합니다.
4. 미리 발표하기 어려운 경우에는 퍼실이에게 연락을 부탁드립니다.
커리큘럼
Chapter 1. MLOps 101
Chapter 2. MLOps에 필요한 기반 기술
Chapter 3. MLOps에 필요한 기타 기술
Chapter 4. 실전 MLOps 구성하기
1주차. MLOps에 대해서
2주차. 도커 및 쿠버네티스에 대해서
2주차. 도커 및 쿠버네티스에 대해서
Chapter 2. MLOps에 필요한 기반 기술
3주차. Data Management(DVC), Feature Store
4주차. Model Management(MLFlow)
5주차. Model Serving(BentoML)
6주차. ML Pipeline(Kubeflow)
7주차. 하이퍼파라미터 튜닝(Katib)
8주차. Github을 이용한 CI/CD
4주차. Model Management(MLFlow)
5주차. Model Serving(BentoML)
6주차. ML Pipeline(Kubeflow)
7주차. 하이퍼파라미터 튜닝(Katib)
8주차. Github을 이용한 CI/CD
Chapter 3. MLOps에 필요한 기타 기술
9주차. Monitoring(Grafana, Prometheus)
Chapter 4. 실전 MLOps 구성하기
10주차. 나만의 소중한 ML Pipeline 만들어보기 - 1
11주차. 나만의 소중한 ML Pipeline 만들어보기 - 2
11주차. 나만의 소중한 ML Pipeline 만들어보기 - 2
교재 / 학습자료 / 준비물
없음.
첫 시간 전 준비사항
마음 편안하게 오세요!
퍼실이 소개
이유종
#클라우드 #인프라엔지니어 #자동화추구
자기 소개 및 개설 동기
클라우드 인프라 업무를 주로 하다가 인공지능 분야 쪽으로 오게 되었습니다. 그 동안 주로 접했던 클라우드와 자동화 등에 대해서 관심이 많았는데 MLOps에 적용할 수 있게 되어 이 분야를 같이 공부하고자 이렇게 풀잎을 열게 되었습니다. 저도 제가 아는 분야에서 최대한 돕도록 하겠습니다. 서로 서로 성장할 수 있는 풀잎이 되었으면 좋겠습니다.
소속
클라우드 솔루션 회사
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎18기 머신러닝 서비스를 받쳐주는 자동화 엔지니어링 MLOps 퍼실
풀잎18기 글로 배우는 스타트업 시즌6 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.
머신러닝 서비스를 받쳐주는 자동화 엔지니어링 MLOps
모임시작
2022년 01월 12일
모임일시
매주 수요일 19:30 ~ 21:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2021년 12월 09일 ~ 2022년 01월 10일
모집인원
10명
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!"
머신러닝 서비스를 받쳐주는 자동화 엔지니어링 MLOps
모임시작
2022년 01월 12일
모임일시
매주 수요일 19:30 ~ 21:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2021년 12월 09일 ~ 2022년 01월 10일
모집인원
10명
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?
더 좋은 모델을 만들기 위해서 데이터를 정제하고 코드를 수정하고 고생하는데 그 외에 좀 더 효율적인 방법은 무엇이 있을까요?
혼자 실험하고 연구하는 것이 아니라 다른 사람들과 하나의 모델을 만들기 위해서는 어떻게 해야할까요?
개발된 모델이 배포하게 된다면 어떤 모습일까요?
모델이 강건하게 동작하기 위해서는 어떻게 해야할까요?
이러한 질문들을 대답하기 위해서 MLOps라는 기술이 탄생하게 되었습니다.
ML/DL 이 발전할수록 같이 발전해가고 있는MLOps 같이 공부합시다!
혼자 실험하고 연구하는 것이 아니라 다른 사람들과 하나의 모델을 만들기 위해서는 어떻게 해야할까요?
개발된 모델이 배포하게 된다면 어떤 모습일까요?
모델이 강건하게 동작하기 위해서는 어떻게 해야할까요?
이러한 질문들을 대답하기 위해서 MLOps라는 기술이 탄생하게 되었습니다.
ML/DL 이 발전할수록 같이 발전해가고 있는MLOps 같이 공부합시다!
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?
- 인공지능 모델을 잘 만들기 위한 전반적인 파이프라인에 대한 엔지니어링 관점을 배울 수 있습니다.
- MLOps와 관련된 오픈소스와 프레임워크들을 이용해서 실습해보고 자신의 모델에 적용해볼 수 있습니다.
- MLOps에 관심있는 든든한 동료를 함께 얻을 수 있습니다.
- MLOps와 관련된 오픈소스와 프레임워크들을 이용해서 실습해보고 자신의 모델에 적용해볼 수 있습니다.
- MLOps에 관심있는 든든한 동료를 함께 얻을 수 있습니다.
무엇을 공부하나요?
- MLOps 에 대한 전반적인 이해
- MLOps와 관련된 다양한 오픈소스를 활용하는 방법
어떤 사전지식이 필요한가요?
머신러닝 모델 개발에 대한 기본지식
기본적인 리눅스에 대한 이해
컨테이너와 쿠버네티스에 대한 지식
기본적인 리눅스에 대한 이해
컨테이너와 쿠버네티스에 대한 지식
이런 분들이 들으면 좋아요!
모델 개발을 좀 더 효율적으로 하고 싶은 리서처
현업에서 MLOps를 직접 구성하고 사용하고 계신 분 또는 사용할 예정이신 분
머신러닝 모델 개발 뿐만 아니라 엔지니어링 관점에 관심이 많으신 분
현업에서 MLOps를 직접 구성하고 사용하고 계신 분 또는 사용할 예정이신 분
머신러닝 모델 개발 뿐만 아니라 엔지니어링 관점에 관심이 많으신 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
꾸준히 사전 학습하기 어려운신 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. MLOps에 대한 개요에 대한 부분은 퍼실이 직접 발표를 합니다.
2. 모임에서는 1시간은 지난 시간의 실습에 대해서 어떻게 구성했는 지 각자 발표를 진행을 합니다. 후에 어떻게 하면 더 효율적인 방법이 있을 지 토의합니다.
3. 그 후 나머지 1시간 동안은 각 주차의 이론 부분을 돌아가며 발표합니다.
4. 미리 발표하기 어려운 경우에는 퍼실이에게 연락을 부탁드립니다.
2. 모임에서는 1시간은 지난 시간의 실습에 대해서 어떻게 구성했는 지 각자 발표를 진행을 합니다. 후에 어떻게 하면 더 효율적인 방법이 있을 지 토의합니다.
3. 그 후 나머지 1시간 동안은 각 주차의 이론 부분을 돌아가며 발표합니다.
4. 미리 발표하기 어려운 경우에는 퍼실이에게 연락을 부탁드립니다.
커리큘럼
Chapter 1. MLOps 101
Chapter 2. MLOps에 필요한 기반 기술
Chapter 3. MLOps에 필요한 기타 기술
Chapter 4. 실전 MLOps 구성하기
1주차. MLOps에 대해서
2주차. 도커 및 쿠버네티스에 대해서
2주차. 도커 및 쿠버네티스에 대해서
Chapter 2. MLOps에 필요한 기반 기술
3주차. Data Management(DVC), Feature Store
4주차. Model Management(MLFlow)
5주차. Model Serving(BentoML)
6주차. ML Pipeline(Kubeflow)
7주차. 하이퍼파라미터 튜닝(Katib)
8주차. Github을 이용한 CI/CD
4주차. Model Management(MLFlow)
5주차. Model Serving(BentoML)
6주차. ML Pipeline(Kubeflow)
7주차. 하이퍼파라미터 튜닝(Katib)
8주차. Github을 이용한 CI/CD
Chapter 3. MLOps에 필요한 기타 기술
9주차. Monitoring(Grafana, Prometheus)
Chapter 4. 실전 MLOps 구성하기
10주차. 나만의 소중한 ML Pipeline 만들어보기 - 1
11주차. 나만의 소중한 ML Pipeline 만들어보기 - 2
11주차. 나만의 소중한 ML Pipeline 만들어보기 - 2
교재 / 학습자료 / 준비물
없음.
첫 시간 전 준비사항
마음 편안하게 오세요!
퍼실이 소개
이유종
#클라우드 #인프라엔지니어 #자동화추구
자기소개 및 개설동기
클라우드 인프라 업무를 주로 하다가 인공지능 분야 쪽으로 오게 되었습니다. 그 동안 주로 접했던 클라우드와 자동화 등에 대해서 관심이 많았는데 MLOps에 적용할 수 있게 되어 이 분야를 같이 공부하고자 이렇게 풀잎을 열게 되었습니다. 저도 제가 아는 분야에서 최대한 돕도록 하겠습니다. 서로 서로 성장할 수 있는 풀잎이 되었으면 좋겠습니다.
소속
클라우드 솔루션 회사
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎18기 머신러닝 서비스를 받쳐주는 자동화 엔지니어링 MLOps 퍼실
풀잎18기 글로 배우는 스타트업 시즌6 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.