Deep Block AI 부트캠프는 무엇인가요? 

  1. Deep Block AI 부트캠프는 비전공자라도, AI 기술 관련 경험이나 학습 경험이 전혀 없더라도 12주만에 AI 개발자로 업무를 수행할 수 있을 정도의 역량을 키워주는 프리미엄 AI 코딩 부트캠프 입니다. 
    어떻게 12주만에 AI 초보자가 AI 엔지니어로 업무를 수행할 정도로 역량을 키울 수 있는지 의문이 드실 수 있습니다. 
    Deep Block의 AI 부트캠프는 실무 위주의 커리큘럼으로 구성된 코딩 부트캠프입니다. 12주 간 매주 2~3회 수업을 통해 AI 기술의 사용법을 중심으로 코딩을 배우면서 단기간에 압축적인 성장을 경험할 수 있습니다. 
    모든 커리큘럼에 걸쳐서 현업 AI 엔지니어의 전문적인 교육이 제공됩니다. 
    수강생은 학습한 내용을 바탕으로 스스로 코드를 작성하며, 초기 세팅부터 AI 모델 구축 및 AI 기반 시스템 구현까지 스스로 할 수 있는 능력을 키우게 됩니다. 
    컴퓨터비전, AI 시스템 구축 특화 교육과정 또한 Deep Block 부트캠프의 강점입니다. 옴니스랩스 주식회사는 컴퓨터 비전 AI 분석 도구 Deep Block의 개발사로 Deep Block을 개발하고, 다양한 컴퓨터비전 AI 솔루션을 개발하면서 축적한 기술 역량과 경험을 바탕으로 수강생 여러분께 최고의 교육 과정을 제공합니다. 서울대학교 컴퓨터공학부 출신 AI 엔지니어들의 실무 경험을 바탕으로 구축된 교육 과정을 통해 AI 이론부터, 컴퓨터 비전 AI 서비스 구축까지 다양한 기술들을 습득하고, 빠르게 실무 역량과 지식을 갖출 수 있습니다. 
  2. 현재 국내 대기업들조차도 AI 논문을 읽고 이해할 수 있는 연구원들을 채용하지 못하고 있습니다. 차선책으로, 그나마 학부 수업에서 다루는 AI 이론을 이해하고 있는 컴퓨터공학 석사 이상의 연구 인력 채용하고 있습니다. 이러한 문제는 IT 대기업이 아닌 회사들에서는 더욱 심해져서, IT 업계 이외의 대기업이나 스타트업에서는 단순히 이미 만들어진 AI 라이브러리들을 가져다가 잘 활용하여, AI 시스템을 구축할 수 있는 엔지니어들이라도 채용하기 위해 노력하고 있지만, 현재 대부분의 AI 교육은 이러한 기업들의 니즈를 충족시키지 못하고 있습니다. 
    기존의 교육 업체들은 당사의 교육 과정의 기초 과정에서 다루는 내용을 AI 교육 과정으로 구성하여 제공하고 있는 경우가 많고, 대부분 해외 유명 대학 AI 강좌의 내용과 교육 방식을 천편일률적으로 모방하고 있습니다.
    이에, 옴니스랩스 주식회사는 AI 라이브러리 활용 방식을 중심으로 한 실무 교육을 진행하고, 실제로 AI 기반 시스템 구축에 필요한 지식들을 중점적으로 다뤄, 이론 중심의 난해하고 실무와는 동떨어진 기존의 교육 방식과는 다른 실무 중심의 혁신적인 AI 교육을 제공합니다. 
    이러한 교육을 통해 수강생들은 단시간 내에 AI 개발 역량을 기르고, 이러한 역량을 취업 및 이직, 업무 역량 개발에 유용하게 활용할 수 있게 됩니다.

Deep Block AI 부트캠프의 강점은 무엇인가요? 

  1. 강사진 
     
    강사님들은 모두 서울대학교 컴퓨터공학부를 졸업한 현직 AI 엔지니어들입니다. 
    옴니스랩스 주식회사는 현직 AI 엔지니어로 대기업 혹은 스타트업에서 AI 기술 연구, 개발 업무를 수행하면서 얻게 된 다양한 경험, 기술들을 수강생들에게 전달하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

  2. 혁신적으로 낮은 난이도의 AI 기술 교육 
     
    현재 대부분의 AI 교육은 스탠포드 대학 혹은 Coursera의 AI 강의 방식을 거의 그대로 차용하여 이루어지고 있습니다. 문제는 이러한 교육은 모두 컴퓨터과학을 전공하고 있는 학부 졸업예정자 혹은 대학원생들을 위해 개발되었습니다. 이러한 이론 중심의 대학 강의를 이해하기 위해서는 4년의 컴퓨터과학, 이공계열 대학 교육 과정을 이수해야 하며, 이러한 교육 과정을 이수한 전공자들에게도 이런 교육들은 매우 이해하기가 어렵습니다. 
    이러한 문제는 이 교육들이 유명 대학 대학원에 진학하여 연구를 진행하는 연구자들을 양성하기 위한 목적으로 제작되었기 때문에 발생한 것입니다. 
    그리고 국내외 많은 교육 업체들은 이러한 유명 대학 강의들을 무조건적으로 복제하여 도입하였고, 이에 시장에서 찾아볼 수 있는 대부분의 AI 기술 교육 과정은 비슷하고, 실무와는 동떨어져있으며, 난이도도 매우 높습니다. 
    옴니스랩스 주식회사는 그 동안 자체 AI 플랫폼 Deep Block과 AI 솔루션 개발 경험, 그리고 AI 연구 인력의 술 학습 및 개발 경험을 바탕으로 이러한 문제를 기술 사용법 중심의 새로운 교육과정 제공을 통해 해결하고자 합니다. 
    딥러닝 이론을 이해하기 위해서는 복잡한 수식, 대수학 등 다양한 이론들을 다뤄야 하지만, 대부분의 딥러닝 기법들의 사용법 자체는 매우 간단합니다. 기술 사용법과 코딩 중심의 교육을 통해 AI 모델을 사용할 수 있는 엔지니어를 양성하는 것이 본 교육 과정의 목표이며, 옴니스랩스의 자체 개발 교육 콘텐츠를 통해 학생들은 수학이나 복잡한 이론에 대해 큰 이해를 하지 않더라도 AI 모델을 구축하고 사용할 수 있는 엔지니어로 성장할 수 있습니다.

  3. 학습용 GPU 클라우드 지원 
     
    Deep Block AI 부트캠프는 교육 기간, 수강생들에게 실습용 GPU 서버 자원을 제공합니다. 딥러닝 모델의 학습과 추론에는 고성능의 GPU 자원이 필요하지만, 수업 시간에 사용하는 노트북에는 이러한 GPU를 장착할 수가 없으며, 최근 GPU 가격의 상승으로 인해 이러한 고성능 GPU를 직접 구매하여, 집에서 사용하기도 힘든 상황입니다. 
    이러한 부담을 해소하고, 수업 시간 내에도 노트북으로 AI 모델 학습 및 기타 실습을 수행할 수 있도록, Deep Block 부트캠프에서는 수강 기간 수강생들에게 GPU 자원을 제공합니다. 수강생들은 제공되는 리눅스 GPU 서버를 직접 활용하여, 실제 실무 환경에서 활용되는 OS 환경을 통해 학습 및 실습을 수행할 수 있으며, 집에서 GPU가 작동하면서 발생하는 전기세, 뜨거운 열기, 소음 등에서 해방되어 쾌적한 환경에서 AI 기술 학습을 진행할 수 있습니다.

  4. 개념 및 기초 이해를 위한 최적의 GUI 기반 AI 분석 도구 Deep Block 활용 
     
    빠르고, 쉬운 AI 기술 교육을 위해 Deep Block AI 부트캠프에서는 옴니스랩스 주식회사가 자체 개발한 AI 분석 도구 Deep Block을 활용합니다. Deep Block은 AI 모델의 학습, 추론 등 전 과정을 코딩없이 수행할 수 있는 이미지 분석 도구로, Deep Block의 사용 흐름을 통해 수강생들은 빠르게, AI 모델의 구축 프로세스를 시각적으로 이해할 수 있습니다. 
    그리고, 중급 과정부터는 이 프로세스를 직접 코드로 구현해보는 방식으로 교육이 진행되며, 이 과정에서도, Deep Block에 탑재된 라벨링 기능을 활용하여, 빠르게 학습 데이터를 준비하고 이를 AI 모델의 학습에 활용할 수 있습니다.

  5. 현실 세계의 데이터셋에 기초한 실습 및 프로젝트 중심 교육 
     
    대부분의 AI 교육 과정에서 활용되는 데이터셋은 MNIST, CIFAR10 등의 데이터셋입니다. 이러한 데이터셋들은 실제로는 눈에도 잘 안 보이는 아주 작은 이미지들이며, 현실 세계와 실무에서 다루는 고해상도의 이미지들과는 전혀 다른 아주 간단한 이미지들입니다. 
    당연히 이러한 데이터셋에서 분류 등을 하는 AI 모델을 개발하는 것은 실제 세계에서 다루게 되는 데이터들을 분석하는 AI 모델들과는 전혀 다릅니다. 
    Deep Block 부트캠프에서는 이러한 장난감 데이터셋이 아닌, 우리가 실제로 보거나 활용할 수 있는 다양한 데이터셋에 기반한 실습 및 교육 프로그램을 제공합니다. 그리고 이러한 데이터들을 처리할 수 있는 최신 AI 모델의 활용 방법을 중점적으로 교육하며, 최종 과정에서는 직접 자신이 준비한 데이터를 기반으로 실제 세계의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 AI 시스템을 직접 구축하는 프로젝트를 수행하게 됩니다.

Deep Block AI 부트캠프를 졸업하면 어떠한 결과를 기대할 수 있나요? 

  1. 회사에서 필요한 신입 AI 엔지니어로서의 기본 역량을 갖게됩니다. 
     
    본 교육 과정을 통해 수강생들은 GIT 사용법, 리눅스 기초와 터미널 사용법, HTTP 통신 및 웹 개발에 대한 기본적인 이해도, 딥러닝 프레임워크별 특성 및 사용법 이해딥러닝 기초 이론, 컴퓨터 비전 기술 동향 및 다양한 컴퓨터 비전 모델의 개발 방식, 현대 AI 시스템, 인프라의 구조 및 구축 방법 등 AI 엔지니어가 되기 위한 기본적인 역량들을 모두 학습할 수 있습니다.

  2. AI 이론뿐만 아니라, AI 시스템 구축 및 설계에 대한 경험 및 지식을 습득할 수 있습니다. 
     
    당사의 교육과정은 AI 이론, 모델 구축만이 아닌 AI 모델에 기반한 실제 서비스 구축 방법에 대한 교육을 목표로 하고 있습니다. 이에, 마지막 1개월동안은 AI 기반 서비스 개발 방식과 이에 필요한 다양한 기술, 지식들을 학습하고, 최종 프로젝트 수행 기간에는 수강생들이 직접 자신만의 AI 기반 서비스를 구현하게 됩니다. 이를 통해 단순 AI 모델이 아닌 AI 모델이 포함된 하나의 AI 기반 시스템 구축 및 설계 역량을 개발할 수 있고, 이러한 경험은 실무에 엄청난 도움을 줄 수 있습니다.

  3. 역량을 어필할 포트폴리오를 갖게 됩니다. 
    최종 프로젝트는 자신만의 컴퓨터 비전 AI 모델에 기반한 서비스 구축입니다. 이를 통해, 자신이 직접 AI 모델을 학습시키고, 이 모델을 하나의 서비스 형태로 구현할 수 있고, 세상에 없는 자신만의 AI 시스템을 구축하여 독특한 포트폴리오를 구축할 수 있습니다.

  4. 실무 투입 이후, AI 기술 개발 수행 과정에서 필요한 노하우와 팁들을 알게 됩니다.
    AI 엔지니어로서 실무 수행에 필요한 다양한 팁들과 기술 구현 과정에 필요한 스킬 역시 수업 시간에 설명해드립니다. Deep Block 부트캠프의 강사진들은 모두 서울대학교 컴퓨터공학부를 졸업한 경력 5년 이상의 AI 엔지니어들이기 때문에, AI 기반 서비스 개발 혹은 구현 과정에서 알게 된 다양한 팁들을 수강생들에게 공유해드릴 수 있습니다. 



커리큘럼 관련 

  1. 입학 시험이나 중간 시험이 있나요? 
     
    입학 시험이나 중간 시험은 따로 없습니다. 평가에 대해 두려워하지 않으셔도 됩니다. 하지만, 수강 신청 이전, 상담을 통해 적합한 과정부터 시작하시는 것을 추천 드립니다. 
    또한, 주변 사람들과의 진도 차이에 대해서도 고민하지 마세요! 각자의 속도에 맞게 개별 진도를 나갈 수 있도록 도와드립니다.

  2. 강의는 총 몇 회 진행되나요? 
     
    주 3일, 1일 2시간 수업 기준, 월 12회, 총 24시간으로 1개 단계의 과정이 진행됩니다. 
    매월 개강일과 종강일은 공휴일 등으로 인해 변동되며, 카카오채널 등으로 문의주시면, 매월 강의 시간표를 공유해드립니다.

  3. 강의는 평일 오후 7시, 주말 오전 9시반 이외에는 진행되지 않나요? 
     
    만약 다른 시간대에 강의를 듣는 것을 원하신다면, 수강 문의 페이지에서 원하시는 수강 시간대와 요일을 남겨주십시오. 만약 해당 시간대에 강의를 여는 것에 대한 추가적인 요청이 많다면, 추가적으로 강의를 개설할 수 있습니다.

  4. 강의는 현재 서울대입구역이나 숭실대입구역 인근에서만 이루어지는 것으로 보이는데, 이 외의 지역에서는 강의가 개설되지 않나요? 
     
    이 부분 역시 다른 지역에서 특정 시간대에 강의를 듣는 것을 원하신다면, 수강 문의 페이지에서 원하시는 수강 지역과 희망 수강 시간을 남겨주십시오. 만약 해당 시간대에 해당 장소에서 강의를 여는 것에 대한 추가적인 요청이 많다면, 추가적으로 강의를 개설할 수 있습니다.

  5. 강의는 무조건 기초반부터 수강해야 하나요? 
     
    만약 AI나 컴퓨터공학에 대한 지식이 충분하지 않으시다면, 기초반부터 수강하시는 것을 추천드립니다. 하지만 커리큘럼의 내용 중 특정 과정까지는 알고 계시다면, 상담 문의를 주시면 적합한 과정을 추천드립니다. 

수업 관련 

  1. 코딩을 못 하는 사람도 수업에 참가할 수 있을까요? 
     
    러닝 기초 강좌부터는 기본적인 파이선 프로그래밍은 하실 수 있는 분들을 대상으로 제작된 교육 과정입니다. 만약 코딩을 전혀 해보신 적이 없으시다면, 딥러닝 기초 강좌의 수강엔 어려움이 있으실 수 있습니다. 
    따라서 코딩을 전혀 해보신 적이 없다면, 파이선 기초 프로그래밍 강좌를 먼저 수강하시기 바랍니다.

  2. 저는 파이선을 다룰 줄 아는 비전공자이지만, AI는 아무것도 모르는데 괜찮나요? 
     
    ! 정말 괜찮습니다. Deep Block의 커리큘럼은 AI 기술을 배우고 싶지만, 컴퓨터과학, 수학에 대한 지식이 부족한 비전공자들을 위해 개발되었습니다.  
    물론 모든 사람이 진도가 다르고, 학습 이해도가 다릅니다. 하지만 아무것도 몰라도, 혹은 미리 많이 알고 오더라도 개별 진도에 맞춰 학습을 진행해 현업에서 일할 수 있을 만큼의 역량을 기를 수 있는 검증된 시스템을 갖추고 있습니다.

  3. 만약 3개월 만에 제가 제대로 배우지 못하면 어떡하죠? 
     
    아무리 늦은 사람이라도 강사님들이 3개월 안에 제대로 배울 수 있도록 끝까지 끌어드립니다. 
    혹시라도 3개월만에 모두 소화하지 못해도 걱정하지 마세요. 제공된 강의 자료 등을 통해 수료 후 학습 등으로 통해서 차근차근 채워나갈 수 있습니다.

코딩 관련 

  1. AI 엔지니어링과 AI 리서치의 차이점은 무엇인가요? 
     
    엔지니어링이라는 단어는 일반적으로 실제 제품 혹은 서비스를 만드는 기술을 의미합니다. 그리고 구체적으로 AI 엔지니어들은 구현된 AI 모델을 실제 서비스나 시스템으로 변환하는 업무를 수행합니다. 이 과정은 보통 수학적 지식보다는 컴퓨터과학 지식이나 코딩 중심으로 이루어지며, 구현 중심으로 업무가 진행됩니다. 
    반면, 리서치는 논문 분석, 연구, 프로토타입 개발, 모델 구현 등의 업무를 종합적으로 표현하는 말로 많이 사용됩니다. AI 리서치 업무는 주로 박사급 인력들이 대학원이나 대기업 연구소에서 많이 수행하며, 그들은 주로 AI 논문 리뷰, 최신 논문에 나온 모델의 구현, 모델의 성능 분석 등의 업무를 수행합니다. 
    AI 논문 분석과 이해에는 상당히 많은 수학적 지식과 경험이 필요합니다. 이러한 업무는 컴퓨터공학을 전공한 석사 인력들도 일반적으로 수행하기 힘들며, 따라서 본 과정은 AI 리서치 인력 양성보다는 AI 엔지니어의 양성에 초점을 맞추고 있습니다. 
    일반적으로 AI 리서치 인력의 경우 기업의 수요가 박사급 인력에 몰려있고, AI 엔지니어의 경우 학부~박사급까지 넓은 범위에서 시장 수요가 있습니다. 이 사실은 비전공자나 AI 입문자들도, 꾸준한 학습과 노력을 통해 충분히 AI 엔지니어로 취업하거나, AI 엔지니어 업무 수행이 가능하다는 것을 의미합니다. 
    게다가 AI 리서치 종사자들은 구현된 AI 모델을 실제 서비스로 변환하는 역량이나 경험은 일반적으로 부족하므로, AI 엔지니어에 대한 수요는 대기업과 스타트업 모든 곳에서 폭발적으로 늘어나고 있습니다. 스타트업의 경우 직접 AI 리서치 업무를 수행하기 보단 오픈소스 라이브러리를 활용한 서비스 구현에 집중하고 있고, 대기업 역시 실제 서비스 구현 과정에서 이러한 엔지니어들의 지원이 필요합니다. 
    옴니스랩스는 수강생 여러분들이 본 교육을 통해 AI 엔지니어로서 갖춰야 할 필수적인 역량을 갖춰 성공적인 커리어를 만들어 나가실 것이라 자신합니다.

  2. 코딩 환경은 어떤 환경에서 수행하나요? 
     
    단순 코드 작성은 Visual Studio Code 등 다양한 에디터를 사용하여 작성하실 수 있습니다. 다만, 본 과정에선 Google ColabJupyter Notebook 등을 활용하지 않으며, 직접 리눅스 GPU 클라우드에 터미널로 접속하여 모델 학습이나 추론을 수행하게 됩니다. 
    본 과정은 실무 중심의 교육 과정으로, 실제 AI 전문 회사에서는 Colab 등으로 AI 시스템을 구현하지 않기 때문에, 실제 GPU 서버를 조작하는 방법부터 이를 활용한 AI 시스템 개발을 배우게 됩니다. 처음 사용하실 땐, 불편하신 부분이 있을 수 있겠지만, 커리어 개발 및 실제 AI 개발 업무를 수행하실 땐 이러한 환경에 익숙해지셔야 합니다. 
    Deep Block AI 부트캠프에서는 최대한 이러한 환경에 편하게 적응하실 수 있도록 교육 과정을 구축하였으므로 크게 걱정하지 않으셔도 됩니다.

  3. NLP 과정이나, 다른 교육 과정은 존재하지 않나요? 
     
    옴니스랩스 주식회사는 서울대학교 컴퓨터공학부 출신 엔지니어들로 구성된 스타트업으로, 풍부한 AI 전문가 네트워크를 보유하고 있어서 향후 다양한 AI 분야의 교육 과정을 제공할 계획입니다. 만약 이러한 과정에 대한 니즈가 있으시다면, 수강 문의 페이지에서 원하시는 강좌에 대해 문의주시면, 답변해드리겠습니다.

취업 관련 

  1. AI 기술 역량을 기반으로 어떻게 취업 전략을 구상해야 할까요? 
     
    기초적인 프로그래밍과 컴퓨터과학 역량, 그리고 본 교육을 통해 습득한 기본적인 AI 기술 지식을 바탕으로 AI 개발을 포함한 다양한 업무에 투입될 수 있는 개발자로 취업하는 것입니다. 
    대기업이 아닌 스타트업의 경우 한 명의 개발자가 한 가지 이상의 개발 업무를 수행하게 되는 경우가 많은데, 예를 들면 백엔드 개발자가 AI 기술 개발까지 수행할 수 있다면, 회사에서는 채용의 부담을 줄일 수 있고, 회사에서도 더욱 잡고 싶어하는 개발자가 될 수 있습니다. 이러한 역량을 바탕으로 연봉 협상을 유리하게 이끌 수 있고, 회사에서도 다양한 업무를 수행할 수 있는 사람을 우선적으로 핵심 인력으로 대우하게 됩니다.

  2. 프로젝트 한 것을 포트폴리오로 사용해도 되나요? 
     
    당연히 됩니다. 최종 프로젝트는 자율 프로젝트이고, 세상에 없던 자신만의 AI 모델과 시스템을 직접 구축하는 것이기 때문에, 대부분의 코딩 학원에서 만드는 천편일률적인 포트폴리오와는 전혀 다른 개성있는 포트폴리오를 구축하실 수 있습니다. 그리고 이러한 AI 시스템 구축 과정에서 얻은 지식은 기업 채용 인터뷰 과정에서도 큰 도움이 될 것입니다.

수강료 관련 

  1. 수강료는 얼마인가요? 할부 가능한가요? 
     
    수강료는 딥러닝과정 3개월 수강 기준 450만 원이며, 신용카드의 할부 결제를 이용하실 수 있습니다. 다만, 무이자 할부 여부는 개인의 한도 설정 및 카드의 종류에 따라 다르기 때문에 카드사에 직접 문의해보셔야 합니다.

  2. 결제 방법은 어떻게 되나요? 
    계좌이체, 체크/신용카드 결제 가능합니다.

  3. 환불 정책은 어떻게 되나요? 
     
    - 프로그램 시작 10일 전까지: 
    수강료 전액 환불 
     
    - 프로그램 시작 9일 전부터 프로그램 시작 1일 전까지 : 
    금융 수수료를 제외한 금액 환불 
     
    - 프로그램 시작 후: 
    다음과 같이 환불. 단, 기 발생한 실비 및 금융 수수료를 공제하고 환불. 
     
    시작되지 않은 달에 해당하는 수강료: 
    해당 월의 수강료 전액 환불 
     
    이미 수강이 시작된 달의 경우: 
    해당 월의 과정 중 1/3이하를 수강한 경우 : 해당 월의 수강료의 2/3에 해당하는 금액 
    해당 월의 과정 중 1/2이하를 수강한 경우 : 해당 월의 수강료의 1/2에 해당하는 금액 
    해당 월의 과정 중 1/2을 초과하여 수강한 경우 : 환불 금액 없음

  4. 부트캠프 중간에 다른 기수로 이동 할 수 있나요? 
     
    부트캠프 중간에 다른 기수로 이동은 불가합니다.

  5. 국비 지원을 받을 수 있나요? 
     
    일반적인 컴퓨터학원이 아닌 부트캠프이기 때문에 국비는 아쉽게도 지원되지 않습니다.

기타 질문들 

  1. 수강 시 지참해야 할 것은 무엇인가요? 
     
    개인 노트북은 수강 과정에서 반드시 필요합니다. 수강 시, 고성능 GPU 클라우드는 수강료에 포함되어 저희가 제공해드릴 수 있지만, GPU 클라우드 활용 및 학습을 위한 개인 노트북은 필수적으로 들고 수업에 참가하셔야 합니다.  

  2. 수강 시 고성능의 노트북이 필수인가요? 
     
    수강 기간, 각 수강생에게 고성능 GPU 서버 자원을 제공하므로, 노트북의 성능은 상관없습니다. 다만 원활한 학습을 위해 8GB 이상의 RAM과 20GB 이상의 스토리지 여유 공간이 있는 노트북이 필요합니다. 노트북의 용량이 꽉 차거나, 다양한 프로그램을 백그라운드에 구동하고 계시다면, 80만 원 이하 저가 노트북을 새로 구매하시는 것도 추천 드립니다.  

  3. 수업 방식은 어떻게 되나요? 
     
    주 3일반 기준, 1회 수업당 1시간 30분의 수업, 중간 10분 휴식, 20분의 QNA 및 강의 리뷰가 진행됩니다.

  4. 정원은 몇 명인가요? 
     
    최대 15명이지만, 현재는 최대 10명 이하로 운영됩니다.