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- 맞습니다 people에게 easy하고 happy하게 deliver하는 ability는 human이 더 잘할 수 있습니다.
솔직히 AI가 님들보다 똑똑한데
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- Top 20-30이면 닥미국이죠
SNU vs 미국 TOP20-30 direct PhD
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- 이게 질문이라고 올리는건가 ㅋㅋㅋ 당연히 미박이죠
SNU vs 미국 TOP20-30 direct PhD
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- 무조건 런 칩니다. 랩에 사적인 관계가 엮이는게 최악이죠.
다만 마무리를 해당 사례처럼 부정적으로 하면 안 되겠네요. 해당 연구와 랩 환경이 본인과 맞지 않고, 그로 인해 자신은 물론 랩에도 부정적인 영향을 미치게 될 것을 우려한다고 둘러댈 것 같아요. 여기서도 물고 늘어질 것 같긴 한데... 음... 화이팅;;
저에게 계속 놀아달라고(?) 하는 PI 도망가야하나요
11
- 뭔가 사대주의가 아니라 서구권에서 뽑히는 참 좋은 논문들을 읽다보면 간단한데 대박이더라고요.
다만 중국에서 뽑힌 논문들을 읽다보면 아 좋긴 좋은데 이렇게까지..? 싶습니다
개인적느낌인데 한국분들이 논문을 어렵게쓰는
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- 연구가 적성이 아니다 싶으면 과감하게 결단하라
인생 살다보면 한번쯤 길을 잘못 들 수도 있지
석사 첫학기 밖에 안지났으면 그렇게 많이 돌아간 것도 아니다
노력도 안해보고 쉽게 포기하는 것도 좋지는 않지만
되지도 않는데 끝까지 포기하지 않는 것도 미련한 거다
대학원 자퇴하면 지도교수도 아쉽기는 하겠지만(약간의 손해)
적성도 안맞고 연구센스도 없는 대학원생을 억지로 끌고가는 것이 오히려 더 큰 손해일 수 있다
지도교수 눈치 보지 말고 본인이 하고 싶은 걸 해라
대신 대학원 관두고 다른 일을 한다고 해서 뭔가 쉽게 될 거라 착각하지 말자
세상 모든 일은 쉬운 일이 결코 없다
그 나름대로 애를 써야 하고 힘들게 노력해야 뭔가를 이룰 수 있다
그래도 자신의 적성과 주변환경에 따라 임피던스가 잘 맞아서 좀 더 수월한듯 이뤄질 수는 있겠지만
그게 무엇인지는 직접 부딛쳐보면서 스스로 깨달아야지
스스로 연구는 적성에 맞지 않고 남들 보기에도 폐급이라고 생각된다면
대학원 선택은 1트에서 실패했다고 생각하고 다른 일을 알아보는 것도 괜찮다
아직 젊으니까 아직은 좀 더 기회가 있는 편이다
석사 입학했는데 너무 잘못된 선택을 한것같아 도망치고싶습니다
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- 군대나 사회에서는 더 심해요. 그냥 참으세여
교수님 손버릇 때문에 너무 힘듭니다..
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- 최소 40~50대 이상 어른들은 실내에서 모자쓰기, 학교에 슬리퍼신고 오기 이런거 어릴때부터 맞으면서 자란 세대임.
아무리 대학원이 직장까지는 아니라고 하더라도 모자는 실내에서 벗는게 winwin임. 꼰대를 떠나서 기본적인 예의고, 연구실은 교수가 사장이기 때문에 교수에 맞추는게 맞음. 정 싫으면 본인이 나중에 임용되서 연구실 차려서 그런거 터치 안하면 됨.
교수님 손버릇 때문에 너무 힘듭니다..
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- 상상력이 참 좋으신 듯.
제 1 저자가 대부분인 사람은 마이너스인가요?
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- 어짜피 인공지능학회들이 자초한 일임. 말도 안 되는 정책 (저자가 리뷰하거나 학부생이 리뷰하거나)을 하지 않나 처음부터 리뷰풀을 견고하게 가져가면서 엄격하게 심사해야 하는데…
논문 패턴이 대부분 정해져 있고 구현도 토이 예제 수준이면 충분한 그런 연구라는 것은 당연히 인공지능이 잘 할수 밖에 없음. 요즘 AI 논문 작성하는데 LLM가지고 금방 쓰지 않나?
ACL, Neurips, CVPR… 나중에 부끄러울 학회가 안 되게끔 반드시 조치가 필요해 보임.
acl 도 ai에 뚤렸네...
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- 주저자 논문만 있으면 인성/사회성에 문제가 있나 생각하게 되죠
제 1 저자가 대부분인 사람은 마이너스인가요?
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- 누가 꺼려함? ㅋㅋㅋ
근데 천재, 엘리트일수록 AI발전 꺼려하는건 맞는듯
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- 근데 인서울 중하위 라인에서 4점대면 자대 안갈거같은데요
중위권 사립대 대학원 운영 4년차에야 비로소 깨닫는 것들
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석사 연구주제
2021.01.30
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이번에 들어가게되는 연구실 교수님께서 AI 쪽으로 시도해보려고 하시는것 같습니다.
기계공학과인데 석사때 애매하게 발만담구고 나오게 될까봐 좀 걱정이 됩니다.(로봇쪽 아닙니다)
석사 후 취업이라는 관점에서 봤을때 연구주제의 중요도 순서가 어느정도 되나요?
1. 학부(학점)
2. 대학원(학점)
3. 연구주제
4. 논문
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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석사 진학 세부연구분야0
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2021.01.30
2021.01.30
2021.01.30