어떤 모임인가요?
생성적 적대 신경망(GAN)에 대해 공부하기 위한 모임입니다!
GAN 입문서로 불리는 "GAN 인 액션"을 완독하여 GAN 세계를 이해하려 합니다.
인공지능, 그리고 GAN에 관심 있으신 분들 같이 공부하면 좋을 것 같습니다!
GAN 입문서로 불리는 "GAN 인 액션"을 완독하여 GAN 세계를 이해하려 합니다.
인공지능, 그리고 GAN에 관심 있으신 분들 같이 공부하면 좋을 것 같습니다!
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?
- GAN의 원리 이해
- CNN으로 GAN 구현하는 경험
- 다양한 GAN 모델에 대한 이해
- CNN으로 GAN 구현하는 경험
- 다양한 GAN 모델에 대한 이해
무엇을 공부하나요?
- 생성적 적대 신경망(GAN)의 개념
- 최신 GAN 모델의 개념
- 다양한 GAN 모델을 이용한 이미지 생성 실습
어떤 사전지식이 필요한가요?
책의 대상독자에 준하는 정도의 사전 지식이 있으면 좋을 것 같습니다. 아래 내용에 부족하시더라도 시간을 좀 더 내서 공부하실 수 있다면 좋습니다!
대상 독자
이 책은 머신러닝과 신경망을 다뤄본 경험이 있는 사람을 대상으로 합니다. 책의 각 장에서 필요한 것을 설명하기 위해 최선을 다했지만, 최소한 아래 나열한 것들의 70% 정도는 확실히 알고 있어야 합니다.
1. 중급 이상의 파이썬 프로그램을 만들 수 있는 능력
2. 객체지향 프로그래밍에 대한 이해, 객체를 다루는 방법, 속성, 메서드에 대한 이해
3. 훈련/테스트 데이터셋 분리, 과대적합, 가중치, 하이퍼파라미터 등 머신러닝 기초
4. 확률, 밀도 함수, 확률 분포, 미분, 간단한 최적화 등과 같은 기초 통계학과 미적분학
5. 행렬, 고차원 공간, (이상적으로는) 주성분 분석 같은 선형 대수에 대한 기초
6. 피드포워드 신경망, 가중치와 편향, 활성화 함수, 규제, 확률적 경사 하강법 등 딥러닝 기초
7. 케라스를 조금이라도 써본 경험 혹은 따로 학습할 의지
대상 독자
이 책은 머신러닝과 신경망을 다뤄본 경험이 있는 사람을 대상으로 합니다. 책의 각 장에서 필요한 것을 설명하기 위해 최선을 다했지만, 최소한 아래 나열한 것들의 70% 정도는 확실히 알고 있어야 합니다.
1. 중급 이상의 파이썬 프로그램을 만들 수 있는 능력
2. 객체지향 프로그래밍에 대한 이해, 객체를 다루는 방법, 속성, 메서드에 대한 이해
3. 훈련/테스트 데이터셋 분리, 과대적합, 가중치, 하이퍼파라미터 등 머신러닝 기초
4. 확률, 밀도 함수, 확률 분포, 미분, 간단한 최적화 등과 같은 기초 통계학과 미적분학
5. 행렬, 고차원 공간, (이상적으로는) 주성분 분석 같은 선형 대수에 대한 기초
6. 피드포워드 신경망, 가중치와 편향, 활성화 함수, 규제, 확률적 경사 하강법 등 딥러닝 기초
7. 케라스를 조금이라도 써본 경험 혹은 따로 학습할 의지
이런 분들이 들으면 좋아요!
GAN에 대해 공부하고 싶으신 분들과 함께 하고 싶습니다!
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 매주 사전학습을 하는 시간을 확보하기 어려운분
- 누군가 가르쳐주겠지 생각하시는분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
- 누군가 가르쳐주겠지 생각하시는분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
사전에 정해진 분량을 학습하고, 노션, 블로그, 깃헙 등 본인이 원하는 곳에 정리합니다.
정리한 내용을 바탕으로 당일 랜덤으로 발표자를 선정하여(1~2명) 발표를 진행합니다.
사전 학습 도중 혹은 발표를 들으며 궁금했던 부분에 대해 토론합니다.
정리한 내용을 바탕으로 당일 랜덤으로 발표자를 선정하여(1~2명) 발표를 진행합니다.
사전 학습 도중 혹은 발표를 들으며 궁금했던 부분에 대해 토론합니다.
커리큘럼
[PART 1 GAN과 생성 모델링]
[PART 2 최신 GAN 모델]
[PART 3 앞으로 배울 것들]
1주차 : 스터디 OT, CHAPTER 1 GAN 시작하기
2주차 : CHAPTER 2 오토인코더와 생성 학습
3주차 : CHAPTER 3 첫 번째 GAN 구현하기
4주차 : CHAPTER 4 DCGAN
2주차 : CHAPTER 2 오토인코더와 생성 학습
3주차 : CHAPTER 3 첫 번째 GAN 구현하기
4주차 : CHAPTER 4 DCGAN
[PART 2 최신 GAN 모델]
5주차 : CHAPTER 5 GAN 훈련의 어려움과 노하우
6주차 : CHAPTER 6 ProGAN
7주차 : CHAPTER 7 SGAN
8주차 : CHAPTER 8 CGAN
9주차 : CHAPTER 9 CycleGAN
6주차 : CHAPTER 6 ProGAN
7주차 : CHAPTER 7 SGAN
8주차 : CHAPTER 8 CGAN
9주차 : CHAPTER 9 CycleGAN
[PART 3 앞으로 배울 것들]
10주차 : CHAPTER 10 적대 샘플
11주차 : CHAPTER 11 실용적인 GAN 애플리케이션, CHAPTER 12 향후 전망
11주차 : CHAPTER 11 실용적인 GAN 애플리케이션, CHAPTER 12 향후 전망
교재 / 학습자료 / 준비물
교재 : GAN 인 액션 텐서플로 2.x와 케라스로 구축하는 생성적 적대 신경망 (한빛미디어)
첫 시간 전 준비사항
- 교재의 1주차 분량을 읽고, 토론 거리 1개 이상 생각해 오기
- 사전 지식의 내용 탑재해오기
퍼실이 소개
최은규
#GAN #입문자
자기 소개 및 개설 동기
안녕하세요!
최근 GAN을 접할 일이 생겨 관심있게 보던 중에 한번 제대로 공부해보고 싶다는 생각이 들었습니다.
이 책을 통해 같이 GAN을 공부해보면 재밌을 것 같아요!
소속
스타트업
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎19기 GAN in Action 퍼실
풀잎19기 딥러닝을 파이썬으로 날코딩해보자. 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.
GAN in Action
모임시작
2022년 04월 12일
모임일시
매주 화요일 20:00 ~ 22:00
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 03월 24일 ~ 04월 10일
모집인원
8명
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!"
GAN in Action
모임시작
2022년 04월 12일
모임일시
매주 화요일 20:00 ~ 22:00
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 03월 24일 ~ 04월 10일
모집인원
8명
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?
생성적 적대 신경망(GAN)에 대해 공부하기 위한 모임입니다!
GAN 입문서로 불리는 "GAN 인 액션"을 완독하여 GAN 세계를 이해하려 합니다.
인공지능, 그리고 GAN에 관심 있으신 분들 같이 공부하면 좋을 것 같습니다!
GAN 입문서로 불리는 "GAN 인 액션"을 완독하여 GAN 세계를 이해하려 합니다.
인공지능, 그리고 GAN에 관심 있으신 분들 같이 공부하면 좋을 것 같습니다!
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?
- GAN의 원리 이해
- CNN으로 GAN 구현하는 경험
- 다양한 GAN 모델에 대한 이해
- CNN으로 GAN 구현하는 경험
- 다양한 GAN 모델에 대한 이해
무엇을 공부하나요?
- 생성적 적대 신경망(GAN)의 개념
- 최신 GAN 모델의 개념
- 다양한 GAN 모델을 이용한 이미지 생성 실습
어떤 사전지식이 필요한가요?
책의 대상독자에 준하는 정도의 사전 지식이 있으면 좋을 것 같습니다. 아래 내용에 부족하시더라도 시간을 좀 더 내서 공부하실 수 있다면 좋습니다!
대상 독자
이 책은 머신러닝과 신경망을 다뤄본 경험이 있는 사람을 대상으로 합니다. 책의 각 장에서 필요한 것을 설명하기 위해 최선을 다했지만, 최소한 아래 나열한 것들의 70% 정도는 확실히 알고 있어야 합니다.
1. 중급 이상의 파이썬 프로그램을 만들 수 있는 능력
2. 객체지향 프로그래밍에 대한 이해, 객체를 다루는 방법, 속성, 메서드에 대한 이해
3. 훈련/테스트 데이터셋 분리, 과대적합, 가중치, 하이퍼파라미터 등 머신러닝 기초
4. 확률, 밀도 함수, 확률 분포, 미분, 간단한 최적화 등과 같은 기초 통계학과 미적분학
5. 행렬, 고차원 공간, (이상적으로는) 주성분 분석 같은 선형 대수에 대한 기초
6. 피드포워드 신경망, 가중치와 편향, 활성화 함수, 규제, 확률적 경사 하강법 등 딥러닝 기초
7. 케라스를 조금이라도 써본 경험 혹은 따로 학습할 의지
대상 독자
이 책은 머신러닝과 신경망을 다뤄본 경험이 있는 사람을 대상으로 합니다. 책의 각 장에서 필요한 것을 설명하기 위해 최선을 다했지만, 최소한 아래 나열한 것들의 70% 정도는 확실히 알고 있어야 합니다.
1. 중급 이상의 파이썬 프로그램을 만들 수 있는 능력
2. 객체지향 프로그래밍에 대한 이해, 객체를 다루는 방법, 속성, 메서드에 대한 이해
3. 훈련/테스트 데이터셋 분리, 과대적합, 가중치, 하이퍼파라미터 등 머신러닝 기초
4. 확률, 밀도 함수, 확률 분포, 미분, 간단한 최적화 등과 같은 기초 통계학과 미적분학
5. 행렬, 고차원 공간, (이상적으로는) 주성분 분석 같은 선형 대수에 대한 기초
6. 피드포워드 신경망, 가중치와 편향, 활성화 함수, 규제, 확률적 경사 하강법 등 딥러닝 기초
7. 케라스를 조금이라도 써본 경험 혹은 따로 학습할 의지
이런 분들이 들으면 좋아요!
GAN에 대해 공부하고 싶으신 분들과 함께 하고 싶습니다!
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 매주 사전학습을 하는 시간을 확보하기 어려운분
- 누군가 가르쳐주겠지 생각하시는분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
- 누군가 가르쳐주겠지 생각하시는분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
사전에 정해진 분량을 학습하고, 노션, 블로그, 깃헙 등 본인이 원하는 곳에 정리합니다.
정리한 내용을 바탕으로 당일 랜덤으로 발표자를 선정하여(1~2명) 발표를 진행합니다.
사전 학습 도중 혹은 발표를 들으며 궁금했던 부분에 대해 토론합니다.
정리한 내용을 바탕으로 당일 랜덤으로 발표자를 선정하여(1~2명) 발표를 진행합니다.
사전 학습 도중 혹은 발표를 들으며 궁금했던 부분에 대해 토론합니다.
커리큘럼
[PART 1 GAN과 생성 모델링]
[PART 2 최신 GAN 모델]
[PART 3 앞으로 배울 것들]
1주차 : 스터디 OT, CHAPTER 1 GAN 시작하기
2주차 : CHAPTER 2 오토인코더와 생성 학습
3주차 : CHAPTER 3 첫 번째 GAN 구현하기
4주차 : CHAPTER 4 DCGAN
2주차 : CHAPTER 2 오토인코더와 생성 학습
3주차 : CHAPTER 3 첫 번째 GAN 구현하기
4주차 : CHAPTER 4 DCGAN
[PART 2 최신 GAN 모델]
5주차 : CHAPTER 5 GAN 훈련의 어려움과 노하우
6주차 : CHAPTER 6 ProGAN
7주차 : CHAPTER 7 SGAN
8주차 : CHAPTER 8 CGAN
9주차 : CHAPTER 9 CycleGAN
6주차 : CHAPTER 6 ProGAN
7주차 : CHAPTER 7 SGAN
8주차 : CHAPTER 8 CGAN
9주차 : CHAPTER 9 CycleGAN
[PART 3 앞으로 배울 것들]
10주차 : CHAPTER 10 적대 샘플
11주차 : CHAPTER 11 실용적인 GAN 애플리케이션, CHAPTER 12 향후 전망
11주차 : CHAPTER 11 실용적인 GAN 애플리케이션, CHAPTER 12 향후 전망
교재 / 학습자료 / 준비물
교재 : GAN 인 액션 텐서플로 2.x와 케라스로 구축하는 생성적 적대 신경망 (한빛미디어)
첫 시간 전 준비사항
- 교재의 1주차 분량을 읽고, 토론 거리 1개 이상 생각해 오기
- 사전 지식의 내용 탑재해오기
퍼실이 소개
최은규
#GAN #입문자
자기소개 및 개설동기
안녕하세요!
최근 GAN을 접할 일이 생겨 관심있게 보던 중에 한번 제대로 공부해보고 싶다는 생각이 들었습니다.
이 책을 통해 같이 GAN을 공부해보면 재밌을 것 같아요!
최근 GAN을 접할 일이 생겨 관심있게 보던 중에 한번 제대로 공부해보고 싶다는 생각이 들었습니다.
이 책을 통해 같이 GAN을 공부해보면 재밌을 것 같아요!
소속
스타트업
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎19기 GAN in Action 퍼실
풀잎19기 딥러닝을 파이썬으로 날코딩해보자. 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.