ONLINE #AI Agent #Advanced LLM #LangGraph

모두의 AI 케인의 LangGraph로 끝내는 멀티 AI Agent

( ft. 5가지 Advanced AI agent 구축 프로젝트 )

국.내.최.초. LLM 한계는 극복하고, 성능은 제곱하는 멀티 AI 에이전트를 가장 빠르게 배우며
AI에 복잡한 행동능력 설계하는 workflow 및 LangGraph를 비롯한 프레임워크를 익히는 강의

기본 정보

∙ 5개 대주제, 93여개 강의 클립 (약 16시간 분량)
∙ 사전지식 필요

강의 특징

∙ 수강료 1회 결제로 평생 소장
∙ 부가 학습 자료 제공

이 강의 수강권 확인하기

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수강생 분들의 많은 관심으로 2024년 10월 패캠 어워즈 베스트 강의로 선정되었습니다.

코스 프로모션 배너 전용입니다.

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LLM, RAG...
AI 기술의 Next는 무엇일까요?

정답은 AI Agent!

전 세계 AI 전문가들은 이렇게 말합니다.

“ LLM/LMM의 트렌드는 AI Agent로 가고 있다. ”

ChatGPT의 한계(학습한 내용을 기반으로 대답만 가능)를 극복해서 더 복잡하고 전문적인 답변과 행동이 가능한
다중 AI 에이전트의 실사례에 관심이 급부상하고 있습니다.

AI,Agent,LangGraph,모두의AI,인공지능,딥러닝,LAM,LMM,RAG,workflow,프레임워크,에이전트

가장 빨리 학습하고 전파하는 얼리어답터
모두의 AI 케인님이 국내 최초로 알려주는 멀티 AI 에이전트

안녕하세요. 책 "RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드"를 집필하고
RAG 관련 유튜브 영상을 올리는 유튜브를 운영 중인 케인입니다.
저는 멀티 AI 에이전트라는 주제에 대해 공부할 때 국내 자료가 거의 없어서 많은 시행착오를 겪었지만, 여러분은 그 고생을 덜 수 있도록 해외 자료를 밤낮으로 분석하여 체계적으로 강의를 준비했습니다. 이 강의에서는 ChatGPT 등의 챗봇 형태의 LLM을 뛰어넘는 나만의 AI 자비스를 직접 만드실 수 있도록 프레임워크 개념부터 활용. 실제 서비스 구축까지 함께 할 예정입니다. 이 AI 분야는 빠르게 변화하고 발전하고 있기 때문에, 강의를 진행하면서도 최신 정보를 반영할 것이며, 여러분이 놓치지 않도록 추가 영상과 자료로 꾸준히 지원할 계획입니다.

국내에서 가장 빠르게 이 주제를 학습할 수 있는 자료를 찾고 알기 쉽게 정리한 강의는 패캠밖에 없을 테니, 이 강의로 고도화된 AI 시스템의 정점에 도달하세요.

모두의AI 케인님 유튜브 댓글을 통해 강사님의 강의력과 정보력을 엿보세요!

위키독스에서 자세한 강의 내용 미리보고 할인받기 →

케인님이 준비한 멀티 AI 에이전트 강의가
특별한 이유 9가지

Point 1

배우고 싶어도 배울 수 없었던 AI Agent,
가장 빠르고 확실하게 필요한 내용을 모두 담은
AI agent 완전 정복 커리큘럼
입문자를 위한 AI agent 의 개념부터 프레임워크 활용 실습,
복잡한 아키텍처 구축 실습을 위한 5가지 AI 에이전트 구축 프로젝트까지 모두 담긴 탄탄한 커리큘럼을 확인하세요.

Step 01. 필요한 개념 총 정리

AI Agent란 무엇인가?

AI agent 프레임워크와 LangGraph

RAG를 보완할 수 있는 핫한 AI 에이전트의 개념과 장점 및 서비스 사례
∙ 단일 에이전트와 다중 에이전트 시스템
∙ RAG를 보완하는 에이전트
∙ RAG 구현 측면에서 에이전트의 필요성
∙ 에이전트가 할 수 있는 것 ∙ 에이전트를 이용한 서비스 사례

AI Agent를 구축할 수 있는 다양한 프레임워크를 배우고 각 툴의 특징을 학습
∙ Crew.AI의 특징과 구조, 개발환경 특징
∙ Autogen의 개념과 원리, 개발환경 특징
∙ Langchain 기본 다지기
∙ Langgraph 알아보기

주요 실습 확인하기
∙ Crew AI로 주식 분석 에이전트 구축하기
∙ Autogen으로 데이터시각화 에이전트 구축하기
∙ Langchain으로 간단한 Chain 구축하기

Step 02. 활용이 어려운 LangGraph 완전 이해

| LangGraph의 개념과 활용법

KEY POINT : 14가지 실습으로 역할에 맞는 모델 & API 연결하는 법이 까다로운 LangGraph의 활용법을 익힙니다.

주요 실습 확인하기
∙ 에이전트ic RAG 구축하기
∙ Self-RAG 에이전트를 통해 환각 현상 0으로 만들기
∙ CRAG 에이전트(RAG + 인터넷 검색 Tool)를 통해 환각 현상 0으로 만들기
∙ Adaptive RAG 에이전트로 완전한 RAG 시스템 만들기

주요 실습 확인하기
∙ 나 대신 프롬프트를 만들어주는 에이전트 만들기
∙ 인터넷 검색과 코드 실행 도구를 결합한 에이전트 만들기

주요 실습 확인하기
∙ 다중 에이전트로 이미지가 포함된 리포트 자동화해보기
∙ 주식 종목을 평가하는 시스템 만들어보기
∙ 차트가 포함된 리포트 만들어보기

Step 03. 복잡해서 어려운 멀티 에이전트 아키텍처 구축 까지 섭렵할 수 있는 5가지 프로젝트

KEY POINT : 성격이 다른 프로젝트로 설계부터 구축을 3번 반복하며 어려운 설계를 정복합니다.

5개 단일/멀티 에이전트 프로젝트

한국어로 된 간단한 샘플코드도 찾기 어려운 국내 실정,
5가지 ‘프로젝트’를 진행하며
간단한 단일 Agent 구축부터 맞춤화된 멀티 AI agent 구축까지 모두 경험하세요!

단일 에이전트와 멀티 에이전트란?

Point 1
현재 상용화되고 있는 AI를 반대로 거슬러 올라가 보며,
복잡한 AI 시스템 설계의 노하우를 직접 체득하는 2가지 프로젝트
기존 상용 서비스를 분석하고 재구현하는 [ 리버스 엔지니어링 ] 기법으로
멀티 에이전트의 복잡성을 이해하고 기초를 탄탄하게 다집니다.

리버스 엔지니어링이란?

Project 1초급단일 agent
가장 기본! LLM 답변에 웹 검색을 더하는
LLM Perplexity 따라 만들기

Perplexity 리버스 엔지니어링에서의 Key Point
∙ Perplexity의 기본 에이전트 아키텍처와 focus 버전 아키텍처를 설계해봅니다.
∙ 사용자가 설정한 특정 소스로 검색을 제한하는 방향으로, 
Perplexity의 focus 기능을 구현합니다.

Project 2 중급 멀티 agent
사용자의 질의에 따라 웹 검색
또는 차트 생성을 결정하는 ChatGPT 만들기

ChatGPT 리버스 엔지니어링에서의 Key Point
∙ 문서(PDF) 에서 표와 텍스트를 추출하고,
 이를 저장하여 유사도 검색에 활용할 수 있도록 구현합니다.
∙ RAG + Python 코드 기반 데이터 분석 + 이미지 생성을 추가하여| ChatGPT를 재현합니다.
∙ 다양한 도구가 결합된 에이전트에 나만의 문서를 업로드하여
 맞춤형 대화가 가능한 에이전트 시스템을 구축합니다.

복잡한 행동능력도 수행 가능하게 하는 AI Agent의 핵심은
초반 세팅에 Agentic workflow를 설계해두는 것입니다.

Point 3
알아서 오류를 해결하는 Agentic Workflow를 구현할 수 있도록
아키텍처 설계부터 시작하는 3가지 멀티 AI 에이전트 구축 실습
멀티 AI 에이전트의 핵심은 구축에 있지 않습니다.
특정 분야에 효과적인 성능을 낼 수 있도록 커스터마이징하는 능력을 기르세요.

| 멀티 AI agent는 어떻게 사람처럼 기억/추론/수행을 할 수 있나요?

멀티 AI agent에게 가장 중요한 것은 논리구조를 만드는 것입니다.
 Agent에 논리구조를 만들기 위해 우리는 다른 3가지 프로젝트를 통해 알맞은 용도와 도구를 매칭하는 연습을 반복합니다.

| 단계별 구현 과정

Project 3
사용자의 니즈에 따라 자동으로 검색, 요약, 분석하는,
뉴스레터 에이전트

학습 목표

∙ 주제와 관련된 최신 뉴스 기사를 가져오고 설정한 테마와 목차에 따라 뉴스레터 본문을 작성하고 편집하는 과정을 자동화합니다.
∙ 사용자가 원하는 키워드와 관련된 기사를 자동으로 검색, 요약, 분석하는 Agent를 구축합니다.

| 목적에 따라 활용된 AI agent 노드 종류

주제 관련 검색 Agent

· 사용자가 입력한 주제에 대해  최신 뉴스를 탐색하여 요약  제시합니다.
· 뉴스레터의 기초자료를 수집하는 역할입니다.

테마 및 목차 설정 Agent

· 최신 뉴스를 기반으로  뉴스레터 테마를 정합니다.
· 추가 조사를 바탕으로 뉴스레터의  완성도를 제고합니다.

목차별 세부 조사 Agent

· 정해진 테마와 목차마다 필요한  추가 자료를 조사합니다.
· 추가 조사로 뉴스레터의  완성도를 제고합니다.

편집장 Agent

· 작성된 본문을 검토하고,  Critical Reading을 통해  본문 수정을 유도합니다.
· 본문 작성보다 편집에 강점을  가졌습니다.

| 활용되는 Stack

Project 4
기존 복잡하고 어려운 기업 분석 작업을 자동화하는,
기업 분석 리포트 에이전트

학습 목표

∙ 자동으로 기업의 재무 정보와 최근 주가를 분석해서 현재 기업 주식의 가치를 판단하는 등 기업의 상황을 AI가 자가적으로 분석하는 시스템입니다.
∙ 사용자가 원하는 정보에 따라 다른 검색 API를 활용하여 정보를 끌어오는 Agent를 구축합니다.

| 프로젝트에서 활용될 API, 프레임워크 등의 스택

뉴스 조사 Agent

· 웹검색으로 기업의 최근 소식을  조사합니다.
· 기업의 최근 소식을 기반으로  동향을 파악합니다.

재무 분석 Agent

· 현재 기업의 재무 상태를  분석합니다.
· SEC에서 제공하는 기업의  공시정보를 수집 및 분석합니다.

증권 뉴스 조사 Agent

· 기업의 주가와 관련된 뉴스를  수집합니다.
· 최근 주가에 영향을 미칠만한  소식을 모아 주가를 정성적으로  분석합니다.

주가 분석 Agent

· 최근 기업의 주가 움직임을  수집 및 분석합니다.
· N주 간의 주가 움직임을 바탕으로 기술적 분석을 수행합니다.

기업 분석 Supervisor

· 기업의 사업 동향과 재무 상태를  기반으로 상세한 분석 자료를  작성합니다.

최고 Supervisor

· 기업의 동향, 재무 상태를 통해 기업 가치를 평가하고  최근 주가 변동을 고려하여  매수/매도 의견을 냅니다.

주가 분석 Supervisor

· 기업의 주가 움직임과 이와 관련한 소식을 종합하여 주가의 향방을  예측합니다.

프로젝트에서 활용될 API, 프레임워크 등의 스택

| 활용되는 Stack

Project 4
빠르게 발달하는 AI 프레임워크를 적극 활용하는 것을 돕는, 코딩 에이전트

∙ 최신 정보들을 웹검색을 통해 가져와서 기존 LLM이 학습하지 못한 프레임워크까지도 활용할 수 있는 AI 에이전트를 구축합니다.
∙ 코드검토를 통해 일관된 방법으로 코드를 분석하고 수정하여, 수동 작업에서 발생할 수 있는 실수를 줄이는 Agent를 구축합니다.

| 프로젝트에서 활용될 API, 프레임워크 등의 스택

최신 기술 조사 Agent

· LLM이 잘 모르는 영역인 경우,  웹검색으로 레퍼런스를  수집합니다.

Coder Agent

· 주어진 레퍼런스를 바탕으로  올바른 코드를 작성합니다.

Code Checker agent

· 주어진 코드를 실행하고  오류가 있는 경우, Coder에게  다시 작성할 수 있도록 피드백을  남깁니다.

Supervisor

· 사용자의 코드 요청을 수행하기  위해 웹 검색과 코드 작성 및  코드 실행 도구를 활용합니다.

| 활용되는 Stack

Point 4
엔지니어에게 가장 필요한 것은 아키텍처를 뜯어보고 분석하는 것이죠!
멀티 에이전트 시스템을 최대로 끌어낼 수 있는 아키텍처 설계 방법론 섭렵하기

01
N개의 에이전트 모델들을 매니저처럼 관리하고 편집하는
Supervision 다중 에이전트 시스템

02
여러 개의 에이전트가 팀 단위로 협력하여 복잡한 작업을 수행하는
Hierarchical 다중 에이전트 시스템

supervision모델은 Supervisor가 하위 AI agent를 관리하는 모델로,
hierarchical 모델보다 좀더 단순하고 구현하기 쉽습니다.

각 팀이 있어서 각 분야별로 더 전문성 있는 답변을 도출할 수 있기 때문에
더 고도화된 작업물이 필요할 때 Hierarchical 모델을 활용합니다.

왜 ‘주식 종목 평가하기’ 실습과 함께 학습하나요?

주식종목 평가항목에 대해 여러가지 기준을 갖고 있으며 모든 기준을 충족하는지 평가하고 확인하기 위해, 한 명의 매니저가 각 기준 충족 조건을 제시하고 확인하는 supervision 모델을 활용합니다.

왜 ‘주식 종목 평가 차트가 포함된 리포트 작성’ 실습과 함께 학습하나요?

주식종목 평가를 넘어 주식 차트가 포함된 리포트는 각 정보를 분석할 뿐만 아니라 리포트를 작성하는 다른 전문 AI 에이전트가 필요하기 때문에,
각 에이전트 별로 위임할 수 있는 계층적(Process.hierarchical) 방식을 선택합니다.

Point 5
나에게 알맞은 Agent를 개발하기 위해 가장 중요한
커스터마이징 능력을 기를 수 있도록 4가지 프레임워크를 통해 배웁니다.
각 프레임워크로 구축했을 때의 AI Agent 별 장점을 파악하고
활용 용도와 스펙에 맞는 도구를 선택하며 AI agent 프레임워크를 결정하는 인사이트를 기를 수 있습니다.

주요 실습 확인하기
∙ Crew AI로 주식 분석 에이전트 구축하기

주요 실습 확인하기
∙ Autogen으로 데이터시각화 에이전트 구축하기

주요 실습 확인하기
∙ Langchain으로 간단한 Chain 구축하기
∙ RAG와 Langchain
∙ Langchain으로 RAG 구축하기

주요 실습 확인하기
∙ 인터넷 검색 Tool을 결합한 에이전트 만들어보기
∙ 에이전트에 기억력 만들어주기
∙ Human in the loop를 통해 직접 개입하기

BENEFIT

본 강의 수강생에게만 드리는 혜택!

Benefit 1
모두의AI 케인님이 직접 답변해주는 게시판에서
멀티 에이전트에 대한 모든 궁금증 해소!

· 실습 중 궁금한 사항은? 케인님에게 직접 질의응답하세요.
* 질의응답 게시판을 24년 9월 19일부터 26년 8월 11일까지 운영됩니다.

Benefit 2
빠르게 바뀌는 AI업계에 대비하는
트렌드 분석 및 구현 방법 영상의 FULL 버전 단.독. 제공

25년 1월부터 25년 11월까지, 총 6번,
강사님이 최신 논문 및 트렌드 분석을 주제로 촬영한
영상의 풀버전을 오직 패스트캠퍼스에서만 무료 제공합니다.

Benefit 3
이 강의 듣고싶은데 따라갈 수 있을까?
걱정하지 마세요.

· Python 기초 문법 강의 : 파이썬이 익숙하지 않은 분들을 위하여, 24년 8월 12일 ~ 11월 11일까지 3개월 간 강의를 구매해주신 분들께 파이썬 기초 강의를 함께 제공합니다. (혜택 만료되었습니다.)
· 강의에 사용된 모든 실습 코드 : 꾸준히 업데이트 될 실습코드를 활용하여 사전 지식이 없어도 편하게 실습하고 학습하세요.

What You’ll Learn
수업만 착실히 따라와도 멀티 AI 에이전트 300% 정복 가능!

강의를 수강하면 LLM에 대한 prompt engineering 경험을 쌓을 수 있습니다. →

AI 에이전트 관련 프레임워크 Crew.AI, Autogen, Langchain, LangGraph의 개념과 활용법을 익힙니다. →

LLM API, Framework(LangChain, LangGraph)를 활용한 서비스 개발을 할 수 있습니다. →

AI 기술을 활용한 서비스를 만들기 위한 아키텍쳐 설계 방법을 실습합니다. →

다양한 수요 계층을 위한 멀티 AI agent 구축 방법론을 알고 알맞게 선택할 수 있습니다. →

Preview
귀에 쏙쏙 들어오는 설명 !
모두의AI 케인님의 강의력 미리보기

AI 에이전트가 뜨는 이유

오픈소스 LLM으로 RAG 시스템 만들기

Streamlit으로 RAG 시스템 구축하기

커리큘럼
아래의 모든 강의를 이 강의 하나로 모두 들을 수 있습니다.
지금 한 번만 결제하고 모든 강의를 평생 소장하세요!

Part 1 : 에이전트란 무엇인가?

01. 강의 소개

∙ 강의 소개

02. 에이전트의 개념

∙ 에이전트의 개념과 필요성
∙ 에이전트의 종류 - 단일 에이전트와 다중 에이전트 시스템

03. 에이전트 프레임워크

∙ 에이전트 구축을 위한 여러 프레임워크(CrewAI, Autogen, Langgraph)

04. RAG를 보완하는 에이전트

∙ RAG 구현 측면에서 에이전트의 필요성

05. 에이전트가 할 수 있는 것

∙ 에이전트로 만들 수 있는 것들
∙ 에이전트를 이용한 서비스 사례

Part 2 : 에이전트 프레임워크

01. CrewAI

∙ Crew AI의 개념과 원리
∙ Crew AI의 구성 요소
∙ Crew AI 개발환경 구축
∙ Crew AI로 주식 분석 에이전트 구축하기

02. Autogen

∙ Autogen의 개념과 원리
∙ Autogen의 구성 요소
∙ Autogen 개발환경 구축
∙ Autogen으로 데이터시각화 에이전트 구축하기

03. Langgraph 알아보기

∙ Langgraph로 살펴본 AI 에이전트 구축 방식
∙ Langchain과 Langgraph의 차이점

04. Langchain 기본 다지기

∙ Langchain의 개념과 구성요소
∙ Langchain으로 간단한 Chain 구축하기
∙ RAG와 Langchain
∙ Langchain으로 RAG 구축하기

Part 3 : Langgraph의 개념과 활용법

01. Langgraph 자세히 알아보기

∙ Langgraph의 기본 개념, State, Node, Edge 이해하기
∙ 기본적인 그래프 만들어보기
∙ 인터넷 검색 Tool을 결합한 에이전트 만들어보기
∙ 에이전트에 기억력 만들어주기
∙ Human in the loop를 통해 직접 개입하기

02. Langgraph로 RAG 보완하기

∙ [RAG에 적용] 에이전트ic RAG 구축하기
∙ [RAG에 적용] Self-RAG 에이전트를 통해 환각 현상 0으로 만들기
∙ [RAG에 적용] CRAG 에이전트(RAG + 인터넷 검색 Tool)를 통해 환각 현상 0으로 만들기
∙ [RAG에 적용] Adaptive RAG 에이전트로 완전한 RAG 시스템 만들기

03. Langgraph로 에이전트 시스템 만들기

∙ [단일 에이전트] 나 대신 프롬프트를 만들어주는 에이전트 만들기
∙ [단일 에이전트] 인터넷 검색과 코드 실행 도구를 결합한 에이전트 만들기
∙ [다중 에이전트] 다중 에이전트로 이미지가 포함된 리포트 자동화해보기
∙ [다중 에이전트] Supervision 다중 에이전트 시스템으로 주식 종목 평가하기
∙ [다중 에이전트] Hierarchical 다중 에이전트 시스템으로 차트가 포함된 리포트 만들어보기

Part 4 : Langgraph 실습 프로젝트

01. 단일 에이전트로 Perplexity 만들어보기

∙ Perplexity 리버스 엔지니어링
∙ Perplexity의 에이전트 아키텍처 설계해보기
∙ Perplexity의 웹 검색 에이전트 만들어보기
∙ Perplexity의 Focus 기능을 구현하기 위한 아키텍처 설계
∙ Perplexity의 학술 Focus 에이전트 만들기
∙ Perplexity의 유튜브 Focus 에이전트 만들기
∙ Perplexity의 수학 계산 Focus 에이전트 만들기
∙ Streamlit으로 Perplexity 50% 따라해보기

02. 단일 에이전트로 ChatGPT 만들어보기

∙ ChatGPT 리버스 엔지니어링
∙ ChatGPT의 에이전트 아키텍처 설계해보기
∙ ChatGPT의 웹검색 에이전트 따라해보기
∙ ChatGPT의 코드 어시스턴트 따라해보기
∙ ChatGPT의 이미지 생성 어시스턴트 따라해보기
∙ ChatGPT의 여러 도구(코드 생성, 이미지 생성, 웹검색) 포함한 에이전트 만들기
∙ Streamlit으로 ChatGPT 50% 따라해보기

03. 멀티 에이전트로 뉴스레터 에이전트 만들어보기

∙ 뉴스레터 에이전트 아키텍처 설계해보기
∙ 뉴스레터 에이전트의 노드 구축하기
∙ 뉴스레터 에이전트의 그래프 구축하기
∙ Streamlit으로 뉴스레터 에이전트 시스템 만들기

04. 멀티 에이전트로 기업 분석 리포트 에이전트 만들어보기

∙ 기업 분석 리포트 에이전트 아키텍처 설계해보기
∙ 기업 분석 리포트 에이전트의 에이전트 구축하기
∙ 기업 분석 리포트 에이전트 그래프 구축하기
∙ Streamlit으로 기업 분석 리포트 에이전트 시스템 만들기

05. 멀티 에이전트로 코딩 에이전트 만들어보기

∙ 코딩 에이전트 아키텍처 설계해보기
∙ 코딩 에이전트의 에이전트 구축하기
∙ 코딩 에이전트 그래프 구축하기
∙ Streamlit으로 코딩 에이전트 시스템 만들기

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학습규정 * 본 상품은 동영상 형태의 강의를 수강하는 상품입니다.
* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
* 수강 신청 및 결제를 완료하시면, 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다.

총 학습기간:
– 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 1개월 (30일), 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
– 본 패키지는 약 16시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
– 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)
– 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.

주의사항 – 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
– 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.
– 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인 이벤트 적용이 불가할 수 있습니다.
– 커리큘럼은 제작 과정에서 일부 추가, 삭제 및 변경될 수 있습니다.
– 해당 강의의 세부 커리큘럼은 촬영 및 편집을 거치며 일부 변경될 수 있으나, 전반적인 강의 내용에는 변동이 없습니다.
– 쿠폰 적용이나 프로모션 등으로 인해 5만원 이하의 금액으로 강의를 결제할 경우, 할부가 적용되지 않습니다.

환불규정 – 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
– 쿠폰을 사용하여 강의를 결제하신 후 취소/환불 시 쿠폰은 복구되지 않습니다.

– 수강시작 후 7일 미만, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 이내, 5강 이상 수강 시 전체 강의에서 수강한 강의의 비율에 해당하는 수강료를 차감 후 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 초과 시 정상 수강기간 대비 잔여일에 대해 아래 환불규정에 따라 환불 가능합니다.
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불
: 환불요청일시 기준 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음

* 보다 자세한 환불 규정은 홈페이지 취소/환불 정책에서 확인 가능합니다.

패스트캠퍼스 정책 안내 [패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책]
패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 1개의 아이디로 여러명이 공유하는 형태를 금지하고 있습니다.
동시접속에 대한 기록은 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 이후 서비스 이용이 제한될 수 있습니다.

[기기제한 정책]
패스트캠퍼스 온라인 강의 시청을 위해서는 ID별 최대 3개의 기기를 등록할 수 있으며, 기기 등록은 온라인 강의장 접속 시 자동 등록됩니다.
최대 갯수를 초과하였을 경우 등록된 기기 해제가 필요합니다.

[저작권 정책]
패스트캠퍼스의 모든 강의는 무단 배포 및 가공하는 행위, 캡쳐 및 녹화하여 공유하는 행위, 무단으로 판매하는 행위 등 일체의 저작권 침해 행위를 금지합니다.
부정 사용이 적발될 경우 저작권법 위반에 의한 법적인 제재를 받으실 수 있습니다.

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