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가장 핫한 댓글은?
- 순수하게 랩 보고 가야함
고대세종은 위치적인거지, 학부가 아닌 대학원은 본캠-세종캠 간격이 작음(애초에 대학원은 분교 개념으로 나뉘지 않음. 사람들이 그냥 인식으로 나눌뿐)
그래도 성대가 요즘 너무 연구적으로 많이 떴음. 실력있는 젊은 교수나 지원이 빠방함.
고세종은 안암캠보다 연구 지원이 작아 상대적으로 교수님들 실적은 좀 낮은편, 대신 잘하는 교수님 일부는 본캠급 or 이상으로 잘하는 사람도 있음. 즉 아웃라이어가 큼.
그래서 연구실, 교수님을 보고 가는게 정답임. 평균적으로는 당연 성대.
그 외 참고로 고세종 세종 공동캠퍼스에도 입점해서 건물, 지원, 기기 등 연구환경 자체는 오히려 fresh한걸로 더 좋을 수도 있음.
대학원 고대세종 vs 성균관
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- 역사적인건 그럴지 모르겟으나,
요즘은 상위권 대학일수록 "연구하라고 뽑아놓고 수업을 시키는 것"을 넘어서 "연구 잘해서 뽑음, 와서 연구 좀 해주셈" 임..
뭔 하위권 국립대나 지방 사립대 기준으로 말하고 있음;
생각보다 사람들이 잘 모르는 것
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- 뭐지... 글 내용과 실제 사실이 전부 정 반대인데?
생각보다 사람들이 잘 모르는 것
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- 수업하라고 뽑는다 -> 지잡대
연구하라고 뽑는다 -> 명문대
생각보다 사람들이 잘 모르는 것
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- 어짜피 실험은 사람이 해야하고 측정도 사람이 해야하는데 실험 노하우나 설비를 ai가 어떻게 대체한다는 거임..?? 결국 과제 주제도 ai를 활용은하지만 교수가 선택해서 쓰는거고 ai가 대신 실험까지 해주면 더 이상 학생들 뽑을 필요는 없겠네요
생성형 AI 이후 박사학위도 의미 없다는 이야기가 정말 많네요.
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- 박사 아니신거 같은데요 박사가 가진 능력에 고도화된 지식이 포함되긴 하지만 박사가 지식만 가진 존재는 아니죠.
스스로 가설을 설정하고 실험을 통해 검증을 하며 기존 제시된 방법보다 자신의 연구가 얼마나 더 효율적이고 어떤 distribution이 있는지 리뷰어들의 공격을 막아나가면서 꼼꼼하게 논리성을 다지는 것이 본질입니다
저희 지도교수님의 경우에도 랩미팅때 현재 연구방향을 다시 잡아주시고 허점을 파악해주시며 다른 해석 방안을 제시해주십니다. 지도교수는 실험 노하우를 알려주는 존재가 아니죠
생성형 AI 이후 박사학위도 의미 없다는 이야기가 정말 많네요.
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- 친구면 축하해줘야지 자격지심 느껴지나보네
너나 잘해라 친구야
3.5로 서울대 박사를 붙네요
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- 박사에선 학점이 그리 중요하지 않은데요... 최저 학점이 있는 줄 알았는데 저 학점으로도 된다라는 뉘앙스 자체가 단순 축하의 의미는 아닌거 같아서 윗 분이 회의적인 태도를 가지신 것 같습니다. 논문은 분야마다 엄청 다른 것이고, 교수 도움 받아 작성한 5편의 논문보다 자신이 실험설계부터 끝까지 다 한 하나의 논문이 더 좋은거고 박사에게 필요한 역량이기도 하죠. 또한 KCI 5편이냐 SCI 1편이냐도 엄청 다를 것이구요. 단편적으로 볼 요소는 아닌듯하네요.
3.5로 서울대 박사를 붙네요
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- 도토리 키재기 열심히 하네
숭실대 VS 부산대, 경북대 입결 비교
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- 병먹금
지방할당제 때문에 지거국 가는게 최악의 선택인 이유
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- 지금 서울 간다고 어차피 집 못산다.
지방할당제 때문에 지거국 가는게 최악의 선택인 이유
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- 공유 감사합니다. 요즘엔 이런 탑 컨퍼 실적이 많은 사람이라도 막상 연구 퀄리티는 별로이거나 얘기해보면 생각보다 아는게 없다는 느낌을 받은 경험이 꽤 있어서 이 시스템이 언제까지 유지될 지 모르겠습니다.
TOP 3 AI/ML 학회지 1저자 출판 후 느낀 점
6
- 동일하게 논문을 옷에 비유해보자면,
예전에는 3대 학회에 논문이 있다는 사실 자체만으로도 “옷 잘 입는 사람”으로 보는 경향이 있었지만, 지금은 그렇지 않다고 생각합니다.
매년 NeurIPS/ICML/ICLR 세 학회에서만 1만 편 안팎의 논문이 쏟아져 나옵니다. 다시 말해 예전에는 엣지 있는 옷들이 모여 있는 편집샵에 가까웠다면, 지금은 규모가 너무 커져서 아울렛에 가까워졌다고 봅니다. 아울렛에서 옷을 샀다고 해서 모두가 패셔니스타가 되는 것은 아니죠.
물론 학생들이 3대 학회 논문을 목표로 하는 것은 충분히 이해합니다. 현재 학계와 산업계가 그 브랜드를 강한 신호로 받아들이고 있기 때문입니다. 다만 다른 시각에서 보면, 연구 내용 자체의 깊이나 장기적 유용성보다 “나도 그 브랜드 논문이 있다”는 신호를 얻기 위한 경쟁으로 흐르는 측면도 분명히 있습니다.
결론적으로 학생분들께 드리고 싶은 말은, 학회의 브랜드 명성에 기대어 “logo play”를 하려 하기보다, 정말 좋은 옷을 찾아 입으라는 것입니다. 다시 한 번 강조하자면 브랜드 로고가 크게 박힌 옷을 입었다고 옷을 잘 입는 사람이 되는 것은 아닙니다.
TOP 3 AI/ML 학회지 1저자 출판 후 느낀 점
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컴퓨터네트워크vs컴퓨터비전vs소프트웨어개발검증
2026.05.19
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현재 컴소 3-1 재학 중입니다
대학원 진학을 희망하여 자대 학연생부터 컨택을 해보려는데, 관심 분야가 많아 고민입니다..
마음 같아서는 몸이 세 개 였으면 좋겠어요
제가 열심히 찾아보고 있긴 하지만 현재 취업전선에 계신 선배님들 말씀도 들어보고 싶어 이 게시판에 글을 올립니다.
세 분야 중 티오도 괜찮고 롱런할 성장가능성이 있는 분야는 뭐라고 생각하시나요?
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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컴퓨터비전이 진짜 취업 잘되긴 하네요16
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