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980 - ㄴ 222
555 - 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.
16 - 아니 뭔 과탑이어도 욕먹을판에 광명상가 3.8이 왜케 건방지지 ㅋㅋ
14 - 장단점이 뚜렷함
개인적인 생각
장점 : 인건비 많이 받을 수 있음, 졸업 후 기업으로 연계 확률 높음
단점 : 기업과제에 치여 논문을 못뽑을 수 있음, 프로젝트 마감 기한을 지키기 위해 스트레스를 많이 받음, 결과가 좋지 않으면 해당 랩 자체가 낙인이 찍힐 수도 있음
6 - 예전에 나노레터가 엄청 좋은 저널이었고 지금도 상당히 좋은 저널인 건 맞는데 계속 나오는 말이지만 임팩트팩터 관리를 못하면 결국 투고하는 논문의 전반적인 질이 점점 떨어져서 실리는 논문의 질도 떨어지게 됨. 심사만 빡세게 하면 뭐하나 저자들이 더 높은 IF 저널 찍고 안되면 내려오는데. 우리나라나 중국 등이 그런 경향이 심하긴 하지만 결국 미국이나 유럽도 시간이 많이 지나면 전체적으로는 그렇게 되더라. IF 따위 신경 안쓴다던 전통적인 저널들 중에서 그렇게 망한 저널들이 상당히 많고 그래서 고르라면 AFM 내겠음. AFM이 엄청 인식이 떨어지는 신생저널도 아닌데 굳이 IF 많이 낮은 곳을 선호할 이유가..
6 - 그건 박사과정 학생들이 교수들한테 가스라이팅 당한겁니다. 취직할땐 연구 잘 하는 게 훨씬 더 중요하죠. 적은 확률로 연계될 수는 있어서요.
근데 누군가는 랩 운영을 위해서 기업과제를 해야하기 때문에, 꼭 학생들의 커리어에 필요한 것처럼 포장해서 시키는 겁니다.
6 - AI는 미국으로 박사가려면 학석사때 컨퍼 페이퍼 5개는 쓰고 가야 좀 좋은데 갑니다
7 - 반은 맞고 반은 틀린듯.
사기업 취직이나 특히 석사졸 회사 취업이면 기업과제 많은 랩이 유리함.
박사 받고 학계 노리면 기업과제 없는게 논문 쓰는데 유리할꺼고
9 - 인턴이야 얼마든지 그럴 수 있는데 대학원 입학을 이미 받아놓고 그런다는 건 양아치인데요?? 신입생이 엄청나게 개판치거나 사고쳤다면 모를까
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카이스트 인공지능 대학원 관련 질문드립니다.
2021.03.08
안녕하세요.
저는 현재 하위권 지방거점국립대 물리학과를 졸업한 학생입니다.
3학년때 우연히 전산물리를 공부하다가 머신러닝을 알게 되어, 관련 주제로 졸업연구를 하면서
인공지능/머신러닝 분야에 관심을 갖게 되었습니다.
운좋게 학부 자연대에서 수석졸업을 하게되어 학부 석차는 1등이고 평점은 4.41입니다.
이론물리 연구실에서 학부연구생을 1년 하였고, 이 당시에 했던 통계역학에 머신러닝을 응용한 졸업연구로 단과대학 졸업논문대회에서 최우수학술논문상을 받은 적이 있습니다. 또한 이후 계산물리 연구실에서 6개월 정도 졸업유예를 하며 추가적인 머신러닝 + 물리 연구를 하여 대단한 논문은 아니지만 KCI급 논문을 1저자로 게재한 적이 있습니다. 또한 현재 연구실에서 함께 연구하는 학생이 낮은 수준의 SCI급 논문을 준비중인데, 제2저자로 제 이름이 올라갈 가능성이 있습니다. (2저자는 대단한 의미가 없다는 것은 잘 알고 있습니다.)
현재는 일단 자대대학원에 6개월째 재학중인데, 점점 전공분야보다는 인공지능 분야로 제대로 파고 들고 싶다는 생각이 들어서 착잡한 마음에 연구 집중도 되지 않는것 같습니다.
현재는 고체물리 계산 및 물성 예측에 적용되는 머신러닝 모델을 연구중이어서 지금 연구하고 있는것까지
잘 마무리한 후에 논문이나 연구경험을 포트폴리오로 준비해서 내년 전기에 인공지능 대학원에 도전하려고 합니다.
제가 카이스트나 서울대쪽 인공지능 대학원에 합격할 희망이 있을까요?
선배님들의 조언을 부탁드립니다.
저는 현재 하위권 지방거점국립대 물리학과를 졸업한 학생입니다.
3학년때 우연히 전산물리를 공부하다가 머신러닝을 알게 되어, 관련 주제로 졸업연구를 하면서
인공지능/머신러닝 분야에 관심을 갖게 되었습니다.
운좋게 학부 자연대에서 수석졸업을 하게되어 학부 석차는 1등이고 평점은 4.41입니다.
이론물리 연구실에서 학부연구생을 1년 하였고, 이 당시에 했던 통계역학에 머신러닝을 응용한 졸업연구로 단과대학 졸업논문대회에서 최우수학술논문상을 받은 적이 있습니다. 또한 이후 계산물리 연구실에서 6개월 정도 졸업유예를 하며 추가적인 머신러닝 + 물리 연구를 하여 대단한 논문은 아니지만 KCI급 논문을 1저자로 게재한 적이 있습니다. 또한 현재 연구실에서 함께 연구하는 학생이 낮은 수준의 SCI급 논문을 준비중인데, 제2저자로 제 이름이 올라갈 가능성이 있습니다. (2저자는 대단한 의미가 없다는 것은 잘 알고 있습니다.)
현재는 일단 자대대학원에 6개월째 재학중인데, 점점 전공분야보다는 인공지능 분야로 제대로 파고 들고 싶다는 생각이 들어서 착잡한 마음에 연구 집중도 되지 않는것 같습니다.
현재는 고체물리 계산 및 물성 예측에 적용되는 머신러닝 모델을 연구중이어서 지금 연구하고 있는것까지
잘 마무리한 후에 논문이나 연구경험을 포트폴리오로 준비해서 내년 전기에 인공지능 대학원에 도전하려고 합니다.
제가 카이스트나 서울대쪽 인공지능 대학원에 합격할 희망이 있을까요?
선배님들의 조언을 부탁드립니다.
카이스트 AI 대학원 면접 김GPT 0 29 17901-
1 14 11987 -
3 12 10982
카이스트 AI대학원 갈 수 있을까요? 김GPT 1 4 9680-
0 12 6942 -
1 17 11483 -
7 20 4401 -
1 7 9046 -
2 14 8075 -
60 29 29532
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