어떤 모임인가요?
한 잔은 이론에 빠삭할 뿐, 코드 에러가 두려워 돌리지 못한 나를 위하여
한 잔은 API를 쓸 줄만 아는 너를 위하여
한 잔은 딥린이를 위하여
한 잔은 API를 쓸 줄만 아는 너를 위하여
한 잔은 딥린이를 위하여
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?
- 논문을 읽고 모델을 이해할 수 있는 능력을 개발해요
- 프레임워크 사용법을 익히고, 다양한 모델을 구현해볼 수 있어요
- 딥러닝 리서치 역량을 끌어올리고, 함께 성장할 동료를 구할 수 있어요
- 프레임워크 사용법을 익히고, 다양한 모델을 구현해볼 수 있어요
- 딥러닝 리서치 역량을 끌어올리고, 함께 성장할 동료를 구할 수 있어요
무엇을 공부하나요?
- 논문을 읽고, 모델이 왜 등장하여 어떻게 문제를 해결했는지 공부해요
- 저자가 제안한 방법들을 코드로 구현해보아요
어떤 사전지식이 필요한가요?
- Python과 Pytorch와 Tensorflow 중 하나 이상의 framework를 다뤄보신 분
- 딥러닝 수학에 대한 기초적 이해가 있으신 분
- 모델을 학습시킬 환경을 다룰 줄 아시는 분(Colab, GCP 등)
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 모델을 한 두 번 돌려본 딥러닝 초보자
- 학구열과 실험 정신이 넘치는 분
- 과정이 끝나고, 논문 스터디 멤버를 구하고 싶은 분
- 학구열과 실험 정신이 넘치는 분
- 과정이 끝나고, 논문 스터디 멤버를 구하고 싶은 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- AI 기본 지식이 없으신 분
- 지속적 참여가 어려우신 분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
- 지속적 참여가 어려우신 분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. 하루는 총 파트로 나뉘어요
- 첫 파트엔 미리 논문을 읽고 준비해온 이끔이 1이 논문에 대해 소개해요.
- 두 번째 파트엔 jupyter notebook에 논문을 구현해 온 이끔이 2가 코드 리뷰를 진행해요
- 세 번째 파트엔 준비된 코드를 바탕으로 참여자들이 코드를 돌려보며 성능을 비교해요
2. 첫 주와 둘째 주는 퍼실이&버디가 발표할 예정이에요
- 나머지 주차의 이끔이 1과 2는 첫 날(OT)에 정해보아요
- 각자 한 번 이상 논문 발표와 코드 리뷰를 해보아요
3. 발표를 맡은 주엔 반드시 참석해요
- 갑작스러운 일로 발표가 어렵다면, 발표 자료, 코드와 발표 영상을 미리 준비해요
- 첫 파트엔 미리 논문을 읽고 준비해온 이끔이 1이 논문에 대해 소개해요.
- 두 번째 파트엔 jupyter notebook에 논문을 구현해 온 이끔이 2가 코드 리뷰를 진행해요
- 세 번째 파트엔 준비된 코드를 바탕으로 참여자들이 코드를 돌려보며 성능을 비교해요
2. 첫 주와 둘째 주는 퍼실이&버디가 발표할 예정이에요
- 나머지 주차의 이끔이 1과 2는 첫 날(OT)에 정해보아요
- 각자 한 번 이상 논문 발표와 코드 리뷰를 해보아요
3. 발표를 맡은 주엔 반드시 참석해요
- 갑작스러운 일로 발표가 어렵다면, 발표 자료, 코드와 발표 영상을 미리 준비해요
커리큘럼
Chapter 1. CNN 이미지 분류
Chapter2. RNN 기반 모델
Chapter3. 생성 모델
Chapter4. 트랜스포머
1주차: 자기소개, OT, AlexNet(2012)
2주차: VGG(2014)
3주차: GoogLeNet(Inception V1, 2014)
4주차: ResNet(2015)
2주차: VGG(2014)
3주차: GoogLeNet(Inception V1, 2014)
4주차: ResNet(2015)
Chapter2. RNN 기반 모델
5주차: RNN&LSTM 문장 분류기
6주차: Seq2seq(2014)
7주차: Attention seq2seq(2015)
6주차: Seq2seq(2014)
7주차: Attention seq2seq(2015)
Chapter3. 생성 모델
8주차: GAN(2014)
9주차: CGAN(2014)
9주차: CGAN(2014)
Chapter4. 트랜스포머
10주차: Transformer(2017)
11주차: ViT(2020)
11주차: ViT(2020)
교재 / 학습자료 / 준비물
- 논문(노션 페이지 업로드)
- Paperswithcode
첫 시간 전 준비사항
- ❓부끄러워 하지 않고 질문하는 마음
- ❗내가 알고 있는 것을 당당하게 알려주는 마음
퍼실이 소개
오근철
#AIFFEL #ENTJ
자기 소개 및 개설 동기
균형에 맞게 공부하는 것은 힘들고, 초보자일수록 더더욱 어렵습니다.
리서치 역량을 키우고 싶지만 혼자서 골고루 공부하는 것이 쉽지 않은데요, 저와 비슷한 고민을 하시는 분들이 많지 않을까 생각되어 풀잎을 개설해보려 합니다.
마지막 한 잔은 연시를 함께 불태울 여러분을 위하여🍷
소속
모두의연구소
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB ARP(AI RESEARCH PAPER) LAB 참여
LAB 40toez LAB 참여
LAB Robot AI Product : RAP 참여
풀잎26기 도전! 수퍼모델 딥러닝 퍼실
풀잎24기 Object Detection and Segmentation DIY 참여
풀잎21기 Mathematics for Machine Learning S2 참여
풀잎19기 CV 기본 논문 구현 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.
도전! 수퍼모델 딥러닝
모임시작
2023년 01월 16일
모임일시
매주 월요일 19:30 ~ 21:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2023년 01월 02일 ~ 01월 13일
모집인원
16명
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!"
도전! 수퍼모델 딥러닝
모임시작
2023년 01월 16일
모임일시
매주 월요일 19:30 ~ 21:30
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온라인캠퍼스
모집기간
2023년 01월 02일 ~ 01월 13일
모집인원
16명
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.
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어떤 모임인가요?
한 잔은 이론에 빠삭할 뿐, 코드 에러가 두려워 돌리지 못한 나를 위하여
한 잔은 API를 쓸 줄만 아는 너를 위하여
한 잔은 딥린이를 위하여
한 잔은 API를 쓸 줄만 아는 너를 위하여
한 잔은 딥린이를 위하여
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?
- 논문을 읽고 모델을 이해할 수 있는 능력을 개발해요
- 프레임워크 사용법을 익히고, 다양한 모델을 구현해볼 수 있어요
- 딥러닝 리서치 역량을 끌어올리고, 함께 성장할 동료를 구할 수 있어요
- 프레임워크 사용법을 익히고, 다양한 모델을 구현해볼 수 있어요
- 딥러닝 리서치 역량을 끌어올리고, 함께 성장할 동료를 구할 수 있어요
무엇을 공부하나요?
- 논문을 읽고, 모델이 왜 등장하여 어떻게 문제를 해결했는지 공부해요
- 저자가 제안한 방법들을 코드로 구현해보아요
어떤 사전지식이 필요한가요?
- Python과 Pytorch와 Tensorflow 중 하나 이상의 framework를 다뤄보신 분
- 딥러닝 수학에 대한 기초적 이해가 있으신 분
- 모델을 학습시킬 환경을 다룰 줄 아시는 분(Colab, GCP 등)
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 모델을 한 두 번 돌려본 딥러닝 초보자
- 학구열과 실험 정신이 넘치는 분
- 과정이 끝나고, 논문 스터디 멤버를 구하고 싶은 분
- 학구열과 실험 정신이 넘치는 분
- 과정이 끝나고, 논문 스터디 멤버를 구하고 싶은 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- AI 기본 지식이 없으신 분
- 지속적 참여가 어려우신 분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
- 지속적 참여가 어려우신 분
- 공유와 토론을 매우 어려워하거나 안 좋아하시는 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. 하루는 총 파트로 나뉘어요
- 첫 파트엔 미리 논문을 읽고 준비해온 이끔이 1이 논문에 대해 소개해요.
- 두 번째 파트엔 jupyter notebook에 논문을 구현해 온 이끔이 2가 코드 리뷰를 진행해요
- 세 번째 파트엔 준비된 코드를 바탕으로 참여자들이 코드를 돌려보며 성능을 비교해요
2. 첫 주와 둘째 주는 퍼실이&버디가 발표할 예정이에요
- 나머지 주차의 이끔이 1과 2는 첫 날(OT)에 정해보아요
- 각자 한 번 이상 논문 발표와 코드 리뷰를 해보아요
3. 발표를 맡은 주엔 반드시 참석해요
- 갑작스러운 일로 발표가 어렵다면, 발표 자료, 코드와 발표 영상을 미리 준비해요
- 첫 파트엔 미리 논문을 읽고 준비해온 이끔이 1이 논문에 대해 소개해요.
- 두 번째 파트엔 jupyter notebook에 논문을 구현해 온 이끔이 2가 코드 리뷰를 진행해요
- 세 번째 파트엔 준비된 코드를 바탕으로 참여자들이 코드를 돌려보며 성능을 비교해요
2. 첫 주와 둘째 주는 퍼실이&버디가 발표할 예정이에요
- 나머지 주차의 이끔이 1과 2는 첫 날(OT)에 정해보아요
- 각자 한 번 이상 논문 발표와 코드 리뷰를 해보아요
3. 발표를 맡은 주엔 반드시 참석해요
- 갑작스러운 일로 발표가 어렵다면, 발표 자료, 코드와 발표 영상을 미리 준비해요
커리큘럼
Chapter 1. CNN 이미지 분류
Chapter2. RNN 기반 모델
Chapter3. 생성 모델
Chapter4. 트랜스포머
1주차: 자기소개, OT, AlexNet(2012)
2주차: VGG(2014)
3주차: GoogLeNet(Inception V1, 2014)
4주차: ResNet(2015)
2주차: VGG(2014)
3주차: GoogLeNet(Inception V1, 2014)
4주차: ResNet(2015)
Chapter2. RNN 기반 모델
5주차: RNN&LSTM 문장 분류기
6주차: Seq2seq(2014)
7주차: Attention seq2seq(2015)
6주차: Seq2seq(2014)
7주차: Attention seq2seq(2015)
Chapter3. 생성 모델
8주차: GAN(2014)
9주차: CGAN(2014)
9주차: CGAN(2014)
Chapter4. 트랜스포머
10주차: Transformer(2017)
11주차: ViT(2020)
11주차: ViT(2020)
교재 / 학습자료 / 준비물
- 논문(노션 페이지 업로드)
- Paperswithcode
첫 시간 전 준비사항
- ❓부끄러워 하지 않고 질문하는 마음
- ❗내가 알고 있는 것을 당당하게 알려주는 마음
퍼실이 소개
오근철
#AIFFEL #ENTJ
자기소개 및 개설동기
균형에 맞게 공부하는 것은 힘들고, 초보자일수록 더더욱 어렵습니다.
리서치 역량을 키우고 싶지만 혼자서 골고루 공부하는 것이 쉽지 않은데요, 저와 비슷한 고민을 하시는 분들이 많지 않을까 생각되어 풀잎을 개설해보려 합니다.
마지막 한 잔은 연시를 함께 불태울 여러분을 위하여🍷
리서치 역량을 키우고 싶지만 혼자서 골고루 공부하는 것이 쉽지 않은데요, 저와 비슷한 고민을 하시는 분들이 많지 않을까 생각되어 풀잎을 개설해보려 합니다.
마지막 한 잔은 연시를 함께 불태울 여러분을 위하여🍷
소속
모두의연구소
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB ARP(AI RESEARCH PAPER) LAB 참여
LAB 40toez LAB 참여
LAB Robot AI Product : RAP 참여
풀잎26기 도전! 수퍼모델 딥러닝 퍼실
풀잎24기 Object Detection and Segmentation DIY 참여
풀잎21기 Mathematics for Machine Learning S2 참여
풀잎19기 CV 기본 논문 구현 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.