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가장 핫한 댓글은?
- ㄴ 222
지도교수님 너무 잘 만났다ㅠㅠ
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- 해낼 것 같은 애들한테 주겠죠
교수가 편애하는 학생에게 대박이 날거같은 프로젝트만 퍼주는 경우도 있나요?
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- 교수님이 편애하는 학생이라는 건 연구 잘 하고 논문 잘 쓰는 학생일텐데 당연히 더 좋은 프로젝트를 주겠죠. 대박낼 것 같은 프로젝트도 수행하는 사람이 역량이 되어야 대박을 내는 거고 역량이 안 되면 쪽박일텐데요.
교수가 편애하는 학생에게 대박이 날거같은 프로젝트만 퍼주는 경우도 있나요?
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- 잘하는 학생한테 줍니다. 편애? 라는 것도 잘 모르겠네요. 못하는 학생을 편애해서 연구실 말아먹고 싶은 교수는 없을걸요.
교수가 편애하는 학생에게 대박이 날거같은 프로젝트만 퍼주는 경우도 있나요?
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- 신생랩 1기로 오피스에 아무것도 없을 때부터 있었는데, 신생랩은 그냥 운빨같습니다.
교수랑 합이 죽어도 안맞는데다가 학생이 자기보다 더 많이 알 수도 있다는 사실을 무시하더군요 ㅋㅋ 자기도 모르는 분야를 들고 왔으면 논문이라도 제대로 읽던가 ㅋㅋㅋ
구체적인 연구 실행과 관련해서는 비슷한 주제의 다른 랩 학생들한테 계속해서 어드바이스 받는걸 추천드립니다. 특히 박사과정이요. 다만 상하관계 분리 잘 해서 당신 연구실 일에 끼어들 정도로 친해지진 마시고요.
교수랑 합이 잘 맞으면 교수랑 디스커션 하는게 가장 좋지만, 제 경우는 솔직히 최종 결과에 기여할 정도로 의미있는 디스커션은 없었네요. 오히려 AI들이 훨씬 의미있는 토론 상대가 되어주었습니다.
방목랩에서 해야 할것
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- 아니 뭔 과탑이어도 욕먹을판에 광명상가 3.8이 왜케 건방지지 ㅋㅋ
석사 졸업생 성한 그대로 남기 vs 포공 진학하기.
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- 애 안낳을거면 결혼은 왜하는거?
30 중반에 석사 따고 뭐 할수 있는게 있을까요??
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- 지금 공부 하고 계시는거 너무 잘하고 계십니다. 그마저도 안하는 1학기 학생도 많습니다. 그 부분 꾸준히 계속 하시구요 추가로 몇몇가지 더 적어볼게요.
1. 과 분위기가 어떤지 잘 모르겠지만 다른 랩 동기/ 선배들과 적당히 친목을 다질 수 있다면 좋을 것 같습니다. 당연히 본인 랩 선배가 아니니 시간들여 일을 가르쳐 주지는 못해도 알음알음 로드맵 정도는 (몇학기차에 이정도는 해둬야 된다 등) 주워들을 수 있을테니까요.
2. 교수님과 짧게나마 주기적인 미팅을 잡을 수 있는지 여쭤보세요. 2주에 한번 30분이라도 주기적인 미팅이 있고 없고는 차이가 큽니다. 주기적인 미팅이 있다 = 2주안에 보고할 만한 무언가, 혹은 질문을 정리해서 가져가야 한다 는 뜻이니까요. 또 짧은시간 안에 최대한 많이 가져가야 하기때문에 충분한 준비를 통해 핵심을 디스커스할 수 있는 방법도 배우게 됩니다.
2.1. 방치형일수록 도움을 청하는 방법에 고민을 많이 하셔야 합니다. 본인이 해본 것을 간결하게 설명하고, 도움이 필요한 부분을 정확하게 물어봐야합니다 (논문작성이라면 그냥 검토를 부탁하기보단 "인트로 부분 논리와 방향성이 맞는지 언제언제까지 먼저 봐주시면 제가 라이팅은 더 다듬어서 다시 보내드리겠습니다" 등). 이 부분은 사실 석사 1학기차가 하기에 참 어려운 부분이긴한데, 지금 질문 적으신걸 보니 충분히 해내실거라고 생각합니다.
3. 분야가 완전히 달라서 자세한 조언은 못드리지만 본인 데이터를 쌓아둬야 나중에 논문거리가 나옵니다. 죽이되든 밥이 되든 시작해보세요. 과제 해봤던 경험이 있으시다고 하니 완전히 맨땅에 헤딩은 아니라 다행입니다.
방치형 랩에서 살아남기 정말 정말 힘든데, 대신 해내고 나면 독립적인 연구자로 금방 성장할 수 있게 됩니다. 기본만 어떻게 잘 다지시면 나중에 학회 같은 곳에서 다른 도움줄수있는 교수님들도 만날 수 있게 되고요. 힘내세요!
방목랩에서 해야 할것
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- AFM=ACSNano >> Nano letters
해당 분야 고수분들의 의견 묻습니다 (AFM vs Nano Lett.).
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- 반은 맞고 반은 틀린듯.
사기업 취직이나 특히 석사졸 회사 취업이면 기업과제 많은 랩이 유리함.
박사 받고 학계 노리면 기업과제 없는게 논문 쓰는데 유리할꺼고
기업과제 없으면 좀 안 좋은 랩인가요
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딥러닝하시는 분 질문드려도 될까요
2020.11.03
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이제 막 배우는 단계인데요..
수업 교수님이 딥러닝 아직 제대로 이해하고 있는 사람 없다고 하시던데
그럼 다들 연구하실 때 기존 모델 수정해서 성능 높이기에 주력하시나요
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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