DEVOCEAN

현재 신청 종료되어 링크를 제거합니다.

24년 데보션 전문가가 운영하는 오픈 스터디 프로그램 데보션 오픈랩을 운영합니다.

데보션에서 활동하는 현업 전문가와 함께 스터디에 참여하셔서 본인의 역량 향상 뿐만 아니라 다양한 네트워킹을 형성해보세요!!!

총 10개의 스터디를 운영하니 아래 스터디 상세정보를 참고하셔서 많은 신청 부탁드립니다.

• 활동 기간 : 2024년 4월 22일 월요일 ~ 7월 21일 일요일 (3개월)

• 신청 기간 : 2024년 4월 1일 월요일 ~ 4월 14일 일요일

• 결과 발표 : 2024년 4월 17일 수요일 개별 안내

데보션에서는 아래와 같이 스터디 운영에 필요한 지원을 하고,스터디 운영 과정도 블로그 게재 및 공유하며, 스터디 종료 후에 상호 결과물을 공유하는 세미나도 진행할 예정입니다.

1. 스터디 지원 사항

• 장소 및 다과 지원

• 스터디에 필요한 도서지원(최대 1권)

2. 스터디 운영 과정 중

• 매월 진행 현황 블로그 공유

• 매월 우수 스터디 선정 및 저녁 지원 (치킨/피자 등)

3. 스터디 종료 후

• 데보션 수료 뱃지 및 데보션 활동 마일리지 지급

• 스터디 기여도에 따라 내부 추천자 시상 (운영자 제외)

• 최종 우수 스터디의 경우 테크데이 오프라인 발표 기회 부여

AI 분야

[1] OpenLLM 으로 영역별 Fine Tunning

1. 스터디 운영자 : Cybersecurity AI개발팀 여동기

2. 스터디 목표 : OpenLLM 을 자유롭게 Fine Tunning 해서 코딩봇, 법률봇, 스팸필터링봇 등 다양한 영역별 전문성을 가진 AI 를 만들고 싶습니다.

3. 스터디 대상 : ChatGPT 를 이용한 코드 개발을 포함해서 검색엔진에서 논문/코드 검색이 가능한 자

4. 스터디 장소 및 모임 횟수 : SKT 판교사옥, 월 2회

5. 스터디 진행방식

   • 공동 학습

   • LLM과 RAG의 인터페이스 구조 파악

   • Langchain, langchain, faiss 구성 파악

   • 협의된 가장 필요한 영역의 학습 데이터 수집

   • google/gemma-2b-it 를 이용한 fine tuning 코드 완성

   • google/gemma-2b-it 를 이용한 inference 코드 완성

     
     

[2] Knowledge Graph

1. 스터디 운영자 : UAM Tech팀 김정석

2. 스터디 목표 : LLMOps가 활용할 수 있는 지식 베이스로써 KG에 대한 논문 연구를 하고, 논문이나 하나 씁시다.

   정서적으로는 이해되나 컴퓨터로 표현하기 모호한 개념(예, 사람의 의지)을 모델링하여,

   1) 데이터에서 혜안(Wisdom)을 얻을 수 있을까?

   2) LLM들이 어떻게 하면 실수하지 않게 도와줄수 있을까?

   와 같이, 지식그래프 기반 Problem Solving 스터디 모임입니다.

3. 스터디 대상 : 대학생 (청강 가능), 대학원생 이상(온톨로지, 시맨틱 웹에 대해서 들어보았고, 스터디를 통해 실적 실체화에 의지가 있으신 분)

4. 스터디 장소 및 모임 횟수 : SKT 을지로 티타워 또는 삼화타워 저녁시간 운영, 월 2회

5. 스터디 진행방식

   • 논문, 사례연구: 15분 정도 2~3인이 발표하는 가벼운 세미나

   • 실험, 실습: SPARQL을 지원하는 KG 엔진 사용해보기

6. 기타 : 을지로에서 하는 오프지향적 스터디입니다. 머신러닝 때문에 소외되었던 GOFAI-er 분들의 울분토로의 장이 되어도 좋습니다.

   
   

[3] LLMOps

1. 스터디 운영자 : Contact AI개발팀 문형권

2. 스터디 목표 : AI챗봇 고도화 일환으로 Better RAG를 위한 Hybrid Search, Re-Ranking 기능을 AI챗봇에 적용하여 정확하고 일관성 있는 답변을 생성하고, 이후 평가 & 모니터링하기 위한 LLMOps 영역 내재화

3. 스터디 대상 : AI챗봇 연구&개발에 관심있고 함께 공부하여 지식가치를 창출하고 공유하고자 하는 누구나 환영

4. 스터디 장소 및 모임 횟수 : SKT 판교사옥, 월 2회 (목요일 오후 5시~7시)

5. 스터디 진행방식

   • Better RAG를 위해 Ensemble Retrieval (Milvus, BM25, Neo4j...) 이용하여 Hybrid Search (semantic + keyword), Re-Ranking 기술을 AI챗봇에 적용

   • LLM Fact Check (Number, Source, Statistic) 기능을 통해 모델 응답 정확도/신뢰도 평가방안 마련

   • LLM 모델 디버깅, 평가, 모니터링을 위한 모니터링 시스템 구축 기술 (/w LangSmith)

   • 챗봇의 UI/UX 대화 시나리오별 설계/디자인 (/w Streamlit)

     
     

[4] Generative AI 최신 Paper Study

1. 스터디 운영자 : Media Gen AI개발팀 박노갑

2. 스터디 목표 : DIFFUSION 기반 동영상 GENERATION 관련 논문을 선정하여 발표하고, 토론을 통해 신규 IDEA 도출함. 아이디어가 쌓이면 공동으로 논문 작성

3. 스터디 대상 : 현직 대학원생 또는 연구원 10명 미만

4. 스터디 장소 및 모임 횟수 : SKT 판교사옥, 월 2회(1회 저녁시간, 1회 온라인 진행)

5. 스터디 진행방식

   • 논문 리스트를 정하여 멤버들이 돌아가며 발표

   • 장점/단점 및 신규 도추 가능한 아이디어 토론

     
     

Backend-분야

[5] 대규모 시스템 설계 기초 학습

1. 스터디 운영자 : Data&AI DevOps팀 이우승

2. 스터디 목표

   • <대규모 시스템 설계 기초> 도서를 기반으로 챕터마다 학습 내용 공유 (학습자료 정리는 github에 공유)

   • 대규모 시스템 설계 사례들을 조사하여 공유/토론

   • 시스템 설계 사례 중 하나의 모델을 MVP 형태로 만들어보기

3. 스터디 대상

   • 대규모 시스템으로 확장하는데 어려움을 겪고 있어 기초 지식이 필요하신 분

   • 적극적으로 스터디 준비에 참여해주실 분

   • 분당 지역(아마도 수내)에서 모임 가능한 분

4. 스터디 장소 및 모임 횟수 : 분당 소재 모임 가능한 공간, 월 2회

5. 스터디 진행방식 : <대규모 시스템 설계 기초> 도서를 기반으로 스터디멤버가 책을 챕터별로 나눠서 정리하고 읽은 내용을 다같이 모여 리뷰/토론 하는 학습 모임

   
   

[6] Kotlin 웹어플리케이션 개발

1. 스터디 운영자 : 구독기술팀 배기도

2. 스터디 목표 : Kotlin 프로그래밍 언어와 프레임워크를 이용하여 간단한 MVP REST API 개발하기

3. 스터디 대상 : 누구나 (대학생, 현직 개발자 )

4. 스터디 장소 및 모임 횟수 : SKT 을지로 티타워 또는 삼화타워 저녁시간 운영, 월 2회

5. 스터디 진행방식

   • 세미나 (각 단계별 세미나)

   • 참여형 스몰 프로젝트

6. 기타

   • Kotlin: https://kotlinlang.org/docs/getting-started.html

   • Kotlin-Spring: https://kotlinlang.org/docs/jvm-get-started-spring-boot.html#see-also

   • Kotlin-Ktor: https://ktor.io/learn/

   • OpenAPI generator 및 SingleSourceOfTruth 구현

     
     

Infra 분야

[7] Deep Dive Kubernetes

1. 스터디 운영자 : Container Solution개발팀 안승규

2. 스터디 목표 : 쿠버네티스를 두려워하지 않고 필요한 기능을 마음껏 사용할 수 있는 단계까지 도달

3. 스터디 대상 : 대학생(쿠버네티스를 전혀 몰라도 참석 가능), 직장인 혹은 프리랜서(쿠버네티스를 로컬, 개발, 운영 중 한 곳에서라도 활용한 경험이 있어야 함)

4. 스터디 장소 및 모임횟수 : SKT 을지로 티타워 또는 삼화타워 수요일 또는 목요일 5시~7시, 월 2회

5. 스터디 진행방식

   • gitops 배포 구축 (ArgoCD)

   • 모니터링 구축(Prometheus, Grafana)

   • OPA 구축(Gatekeeper, REGO)

   • Kubernetes Authentication and Authorization (keycloak, kube-apiserver, RBAC)

   • Custom Operator 작성 (golang, kubebuilder)

     
     

[8] 개발자를 위한 네트워크

1. 스터디 운영자 : Infra AI/DT기획팀 고재성

2. 스터디 목표 : 네트워크 엔지니어가 아닌 IT 엔지니어로 필요한 주요 네트워크 기술 내용에 대해서 다뤄서, 기본 네트워크 이해도를 높이고자 함.

3. 스터디 대상 : 현직 대학생 또는 관련 업무 종사자. (비 네트워크 엔지니어)

4. 스터디 장소 및 모임 횟수 : SKT 을지로 티타워 지하2층,  격주 단위(모집 후, 추가 논의)

5. 스터디 진행방식

   • 매회 사전에 정해진 주제에 따라 돌아가면서 발표

   • 진행자에 의한 내용 정리 및 기타 토의

   • 세부 일정은 선정된 멤버와 상의하여 조정

     
     

Project 분야

[9] 러스트 프로그래밍

1. 스터디 운영자 : Metaverse플랫폼팀 양유석

2. 스터디 목표 : 러스트 프로그래밍 관련 서적을 같이 보면서 내용을 공유하고 모르는 부분에 질의 응답으로 네트워킹 과정 진행

3. 스터디 대상 : 현직 대학(원)생 또는 일반인 아무나(프로그래밍 언어 자체의 난이도가 있어서, 가능하면 개발 경험 또는 하나의 언어라도 다루어 보신 분이면 좋을듯)

4. 스터디 장소 및 모임 횟수 : SKT 을지로 티타워 또는 삼화타워 저녁시간 운영, 월 2회

5. 스터디 진행방식

   • 발제 : 매주 한 명씩 돌아가며 발제

   • 토론 : 발제 내용과 관련하여 질문을 가져와 토론

     
     

[10] 토이프로젝트

1. 스터디 운영자 : Data&AI DevOps팀 김한성

2. 스터디 목표

   • 토이프로젝트를 말로만 해야지 해야지만 하는 사람들을 위한 스스로 채찍질을 당하기 위해 모이는 스터디

   • 2~3달 내로 내가 평소에 쓰지 않는 플랫폼/언어/프레임워크를 써서 아웃풋을 낼 수 있는 간단한 프로젝트를 해보자!

   • 혼자해도 좋고 모여서 팀플로도 좋습니다.

3. 스터디 대상 : 누구든 상관없지만 되도록 을지로 SKT타워로 오프라인 모임 참석 가능하신분이면 좋겠습니다

4. 스터디 장소 및 모임 횟수 : SKT 을지로 티타워 , 월 2회 (또는 주1회) (추후 결정)

5. 스터디 진행방식

   • 본인 프로젝트 진행 상황 공유(1~2시간)