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- 교수는 정말 외로운 직업입니다. 보통 하루종일 오피스에 틀어박혀서 대부분의 시간을 혼자 보내죠. 세월이 지날수록 새로 들어오는 학생들과 점점 더 나이차 세대차가 커지죠. 열심히 노력해서 학생들과 나름 친하게 지내도 그때뿐 결국 2년 6년 뒤에는 작별하게 되죠. 고등학교 대학교 친구도 거의 없고 그마저도 바빠서 만날 시간이 잘 없습니다. 연고가 없는 지역에 임용되면 더 심각합니다. 그나마 아내와 아이로 위안받는 것 같아요.
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- 본인들 업보죠. 꼰대질에 갑질 하면서 살면 아무도 찾지 않습니다. 반대로 학생들 위해서 사셨던 분들은 은퇴해고 제자들과 막역하게 지냅니다.
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- 윗 분 말씀이 맞는 것 같습니다. 자기 연구 잘하고 힘 있을 때 꼰대질에 갑질 하면서 살았으면서 이제와서 제자들이 안오네 하면 뭐 ㅎ
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- 팩트: 교수님도 불편하다
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- 원세대나 조려대나와서 거기 교수된 경우
연세대나 고려대 라고만 써놈
거기 제자들도 학회나 밖에서 죄다 자기 연세대나 고려대라고만 하고ㅋㅋㅋ
하긴 그런학교는 그런식으로 은근슬쩍 속이려고 간거지ㅋㅋ
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AI 전공자에게 질문
건강한 존 케인즈*
2021.06.21
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SCORE-BASED GENERATIVE MODELING THROUGH STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS
논문을 읽고 있는데, 갑자기 아래 같은 생각이 들더라고.
근데 내가 AI에 관해 엄청 전문적인 지식이 있는건 아닌거 같아 전공자에게 물어보고 싶어서.
AI 초창기 연구는 최적화, 튜닝 같은 공학에 가깝다고 생각했는데,
요즘 내가 읽고 있는 논문은 사실상 수학/통계/물리 같은 자연과학의 느낌이 나더라고.
굳이 분류를 해보자면 '이론 통계' 혹은 '통계 물리 응용'?
퓨샷러닝, 메타학습 등 내가 생각하기엔 여전히 공학 측면의 느낌이 물씬 나는 분야도 있지만..
점점 가면 갈수록 확률론적 사고에 기반을 둔 통계적 모델링에 가까워지는 거 같은데.
이런 학문이 CS로 분류가 되는게 맞는건가?
신경망을 학습하려면 강력한 하드웨어, 능숙한 코딩 능력이 필요해서,
CS에서 기원한게 자연스러워 보이긴하는데 요즘 읽는 논문은 CS 논문으로 보는게 맞나 싶어서.
논문을 읽고 있는데, 갑자기 아래 같은 생각이 들더라고.
근데 내가 AI에 관해 엄청 전문적인 지식이 있는건 아닌거 같아 전공자에게 물어보고 싶어서.
AI 초창기 연구는 최적화, 튜닝 같은 공학에 가깝다고 생각했는데,
요즘 내가 읽고 있는 논문은 사실상 수학/통계/물리 같은 자연과학의 느낌이 나더라고.
굳이 분류를 해보자면 '이론 통계' 혹은 '통계 물리 응용'?
퓨샷러닝, 메타학습 등 내가 생각하기엔 여전히 공학 측면의 느낌이 물씬 나는 분야도 있지만..
점점 가면 갈수록 확률론적 사고에 기반을 둔 통계적 모델링에 가까워지는 거 같은데.
이런 학문이 CS로 분류가 되는게 맞는건가?
신경망을 학습하려면 강력한 하드웨어, 능숙한 코딩 능력이 필요해서,
CS에서 기원한게 자연스러워 보이긴하는데 요즘 읽는 논문은 CS 논문으로 보는게 맞나 싶어서.
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