어떤 모임인가요?
fastai와 파이토치로 다양한 작업에 대한 모델을 학습하는 방법을 알고 싶은 분
다양한 딥러닝 알고리즘을 이해하는 데 필요한 이론을 학습하고 싶은 분
이 책을 공부하려고 했지만 아직 시작하지 못한 분
다양한 딥러닝 알고리즘을 이해하는 데 필요한 이론을 학습하고 싶은 분
이 책을 공부하려고 했지만 아직 시작하지 못한 분
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?
약간의 수학적 배경지식, 소규모 데이터, 짧은 코드만으로 딥러닝 예제를 구현해보는 시도
딥러닝의 다양한 방법에 대한 알고리즘을 이해하는 데 필요한 이론
딥러닝의 다양한 방법에 대한 알고리즘을 이해하는 데 필요한 이론
무엇을 공부하나요?
"fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝" 완독
책의 개요 : https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B7970422863
책의 개요 : https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B7970422863
어떤 사전지식이 필요한가요?
파이썬을 사용해보신 분과 파이토치와 같은 프레임워크가 무엇인지 들어본 정도의 수준
이런 분들이 들으면 좋아요!
코드 베이스로 딥러닝의 다양한 내용을 학습하고 싶은 분
자세히 이해하는 건 어려울 수 있지만, 다양한 분야에 어떤 모델을 적용하는지 개념을 짚고 넘어가는 정도의 학습을 원하시는 분
딥러닝 관련 책 한 권 완독을 원하시는 분
자세히 이해하는 건 어려울 수 있지만, 다양한 분야에 어떤 모델을 적용하는지 개념을 짚고 넘어가는 정도의 학습을 원하시는 분
딥러닝 관련 책 한 권 완독을 원하시는 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
700페이지가 넘는 책을 마무리하기 어려운 분
이미 딥러닝에 대해서 코드 단위로 자세하게 구현이 가능한 분
이 책에 있는 개념보다 더 자세히 알고 계신 분
이미 딥러닝에 대해서 코드 단위로 자세하게 구현이 가능한 분
이 책에 있는 개념보다 더 자세히 알고 계신 분
학습유형
하브루타
모임 운영 방식
.
커리큘럼
책 목차
PART I 실전 딥러닝
(Week 1) CHAPTER 1 딥러닝으로 떠나는 여행
(Week 2) CHAPTER 2 모델에서 제품까지
(Week 2) CHAPTER 3 데이터 윤리
PART II fastai 애플리케이션 계층 이해하기
(Week 3) CHAPTER 4 숫자 분류기의 학습 내부 들여다보기
(Week 4) CHAPTER 5 이미지 분류
(Week 4) CHAPTER 6 그 밖의 영상 처리 문제
(Week 5) CHAPTER 7 최신 모델의 학습
(Week 5) CHAPTER 8 협업 필터링 깊게 알아보기
(Week 6) CHAPTER 9 테이블 데이터 모델링 깊게 알아보기
(Week 7) CHAPTER 10 NLP 깊게 알아보기: 순환 신경망
(Week 7) CHAPTER 11 fastai의 중간 수준 API로 데이터 변환하기
PART III 딥러닝의 기반 지식
(Week 8) CHAPTER 12 밑바닥부터 구현하는 언어 모델
(Week 9) CHAPTER 13 합성곱 신경망
(Week 10) CHAPTER 14 ResNets
(Week 10) CHAPTER 15 애플리케이션 구조 깊게 살펴보기
(Week 10) CHAPTER 16 학습 과정
PART IV 밑바닥부터 구현하는 딥러닝
(Week 11) CHAPTER 17 기초부터 만드는 신경망
(Week 11) CHAPTER 18 CAM을 이용한 CNN의 해석
(Week 11) CHAPTER 19 밑바닥부터 만드는 Learner 클래스
CHAPTER 20 맺음말
부록 A 깃허브 기반 블로그 만들기
부록 B 데이터 프로젝트 점검 목록
(Week 1) CHAPTER 1 딥러닝으로 떠나는 여행
(Week 2) CHAPTER 2 모델에서 제품까지
(Week 2) CHAPTER 3 데이터 윤리
PART II fastai 애플리케이션 계층 이해하기
(Week 3) CHAPTER 4 숫자 분류기의 학습 내부 들여다보기
(Week 4) CHAPTER 5 이미지 분류
(Week 4) CHAPTER 6 그 밖의 영상 처리 문제
(Week 5) CHAPTER 7 최신 모델의 학습
(Week 5) CHAPTER 8 협업 필터링 깊게 알아보기
(Week 6) CHAPTER 9 테이블 데이터 모델링 깊게 알아보기
(Week 7) CHAPTER 10 NLP 깊게 알아보기: 순환 신경망
(Week 7) CHAPTER 11 fastai의 중간 수준 API로 데이터 변환하기
PART III 딥러닝의 기반 지식
(Week 8) CHAPTER 12 밑바닥부터 구현하는 언어 모델
(Week 9) CHAPTER 13 합성곱 신경망
(Week 10) CHAPTER 14 ResNets
(Week 10) CHAPTER 15 애플리케이션 구조 깊게 살펴보기
(Week 10) CHAPTER 16 학습 과정
PART IV 밑바닥부터 구현하는 딥러닝
(Week 11) CHAPTER 17 기초부터 만드는 신경망
(Week 11) CHAPTER 18 CAM을 이용한 CNN의 해석
(Week 11) CHAPTER 19 밑바닥부터 만드는 Learner 클래스
CHAPTER 20 맺음말
부록 A 깃허브 기반 블로그 만들기
부록 B 데이터 프로젝트 점검 목록
교재 / 학습자료 / 준비물
책 "fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝" 구비 (e-book도 괜찮음)
첫 시간 전 준비사항
"fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝" 챕터 1 읽기 (챕터 3까지는 전반적인 도입부의 이야기라서 부담은 적다고 생각함)
간단한 본인 소개 및 학습하려는 이유
간단한 본인 소개 및 학습하려는 이유
퍼실이 소개
서재영
#초보자
자기 소개 및 개설 동기
코드 베이스로 다양한 딥러닝 내용에 대한 기초를 다지고자 합니다.
"트랜스포머를 활용한 자연어처리" 책을 완료하기 위한 시작 지점입니다.
소속
집
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
IJCNN Study LAB 랩짱
KCCS(Korea Computer Congress Submission) LAB 랩짱
LAB Practical Language Model LAB 참여
LAB ChatGPT Prompt Learning Research LAB 참여
LAB Artificial Consciousness LAB 참여
풀잎31기 책 "fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝" 학습하기 퍼실
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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책 "fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝" 학습하기
모임시작
2023년 05월 20일
모임일시
매주 토요일 10:30 ~ 12:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2023년 04월 29일 ~ 05월 14일
모집인원
10명
모집방법
선착순
165,000원 / 총 11회 24시간
(7,500원 / 시간)
📢 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!"
책 "fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝" 학습하기
모임시작
2023년 05월 20일
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매주 토요일 10:30 ~ 12:30
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온라인캠퍼스
모집기간
2023년 04월 29일 ~ 05월 14일
모집인원
10명
모집방법
선착순
165,000원 / 총 11회 24시간
(7,500원 / 시간)
📢 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?
fastai와 파이토치로 다양한 작업에 대한 모델을 학습하는 방법을 알고 싶은 분
다양한 딥러닝 알고리즘을 이해하는 데 필요한 이론을 학습하고 싶은 분
이 책을 공부하려고 했지만 아직 시작하지 못한 분
다양한 딥러닝 알고리즘을 이해하는 데 필요한 이론을 학습하고 싶은 분
이 책을 공부하려고 했지만 아직 시작하지 못한 분
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?
약간의 수학적 배경지식, 소규모 데이터, 짧은 코드만으로 딥러닝 예제를 구현해보는 시도
딥러닝의 다양한 방법에 대한 알고리즘을 이해하는 데 필요한 이론
딥러닝의 다양한 방법에 대한 알고리즘을 이해하는 데 필요한 이론
무엇을 공부하나요?
"fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝" 완독
책의 개요 : https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B7970422863
책의 개요 : https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B7970422863
어떤 사전지식이 필요한가요?
파이썬을 사용해보신 분과 파이토치와 같은 프레임워크가 무엇인지 들어본 정도의 수준
이런 분들이 들으면 좋아요!
코드 베이스로 딥러닝의 다양한 내용을 학습하고 싶은 분
자세히 이해하는 건 어려울 수 있지만, 다양한 분야에 어떤 모델을 적용하는지 개념을 짚고 넘어가는 정도의 학습을 원하시는 분
딥러닝 관련 책 한 권 완독을 원하시는 분
자세히 이해하는 건 어려울 수 있지만, 다양한 분야에 어떤 모델을 적용하는지 개념을 짚고 넘어가는 정도의 학습을 원하시는 분
딥러닝 관련 책 한 권 완독을 원하시는 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
700페이지가 넘는 책을 마무리하기 어려운 분
이미 딥러닝에 대해서 코드 단위로 자세하게 구현이 가능한 분
이 책에 있는 개념보다 더 자세히 알고 계신 분
이미 딥러닝에 대해서 코드 단위로 자세하게 구현이 가능한 분
이 책에 있는 개념보다 더 자세히 알고 계신 분
학습유형
하브루타
모임 운영 방식
.
커리큘럼
책 목차
PART I 실전 딥러닝
(Week 1) CHAPTER 1 딥러닝으로 떠나는 여행
(Week 2) CHAPTER 2 모델에서 제품까지
(Week 2) CHAPTER 3 데이터 윤리
PART II fastai 애플리케이션 계층 이해하기
(Week 3) CHAPTER 4 숫자 분류기의 학습 내부 들여다보기
(Week 4) CHAPTER 5 이미지 분류
(Week 4) CHAPTER 6 그 밖의 영상 처리 문제
(Week 5) CHAPTER 7 최신 모델의 학습
(Week 5) CHAPTER 8 협업 필터링 깊게 알아보기
(Week 6) CHAPTER 9 테이블 데이터 모델링 깊게 알아보기
(Week 7) CHAPTER 10 NLP 깊게 알아보기: 순환 신경망
(Week 7) CHAPTER 11 fastai의 중간 수준 API로 데이터 변환하기
PART III 딥러닝의 기반 지식
(Week 8) CHAPTER 12 밑바닥부터 구현하는 언어 모델
(Week 9) CHAPTER 13 합성곱 신경망
(Week 10) CHAPTER 14 ResNets
(Week 10) CHAPTER 15 애플리케이션 구조 깊게 살펴보기
(Week 10) CHAPTER 16 학습 과정
PART IV 밑바닥부터 구현하는 딥러닝
(Week 11) CHAPTER 17 기초부터 만드는 신경망
(Week 11) CHAPTER 18 CAM을 이용한 CNN의 해석
(Week 11) CHAPTER 19 밑바닥부터 만드는 Learner 클래스
CHAPTER 20 맺음말
부록 A 깃허브 기반 블로그 만들기
부록 B 데이터 프로젝트 점검 목록
(Week 1) CHAPTER 1 딥러닝으로 떠나는 여행
(Week 2) CHAPTER 2 모델에서 제품까지
(Week 2) CHAPTER 3 데이터 윤리
PART II fastai 애플리케이션 계층 이해하기
(Week 3) CHAPTER 4 숫자 분류기의 학습 내부 들여다보기
(Week 4) CHAPTER 5 이미지 분류
(Week 4) CHAPTER 6 그 밖의 영상 처리 문제
(Week 5) CHAPTER 7 최신 모델의 학습
(Week 5) CHAPTER 8 협업 필터링 깊게 알아보기
(Week 6) CHAPTER 9 테이블 데이터 모델링 깊게 알아보기
(Week 7) CHAPTER 10 NLP 깊게 알아보기: 순환 신경망
(Week 7) CHAPTER 11 fastai의 중간 수준 API로 데이터 변환하기
PART III 딥러닝의 기반 지식
(Week 8) CHAPTER 12 밑바닥부터 구현하는 언어 모델
(Week 9) CHAPTER 13 합성곱 신경망
(Week 10) CHAPTER 14 ResNets
(Week 10) CHAPTER 15 애플리케이션 구조 깊게 살펴보기
(Week 10) CHAPTER 16 학습 과정
PART IV 밑바닥부터 구현하는 딥러닝
(Week 11) CHAPTER 17 기초부터 만드는 신경망
(Week 11) CHAPTER 18 CAM을 이용한 CNN의 해석
(Week 11) CHAPTER 19 밑바닥부터 만드는 Learner 클래스
CHAPTER 20 맺음말
부록 A 깃허브 기반 블로그 만들기
부록 B 데이터 프로젝트 점검 목록
교재 / 학습자료 / 준비물
책 "fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝" 구비 (e-book도 괜찮음)
첫 시간 전 준비사항
"fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝" 챕터 1 읽기 (챕터 3까지는 전반적인 도입부의 이야기라서 부담은 적다고 생각함)
간단한 본인 소개 및 학습하려는 이유
간단한 본인 소개 및 학습하려는 이유
퍼실이 소개
서재영
#초보자
자기소개 및 개설동기
코드 베이스로 다양한 딥러닝 내용에 대한 기초를 다지고자 합니다.
"트랜스포머를 활용한 자연어처리" 책을 완료하기 위한 시작 지점입니다.
"트랜스포머를 활용한 자연어처리" 책을 완료하기 위한 시작 지점입니다.
소속
집
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
IJCNN Study LAB 랩짱
KCCS(Korea Computer Congress Submission) LAB 랩짱
LAB Practical Language Model LAB 참여
LAB ChatGPT Prompt Learning Research LAB 참여
LAB Artificial Consciousness LAB 참여
풀잎31기 책 "fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝" 학습하기 퍼실
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.