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- 이상한 교수님을 만나셨네요
소리 지르는 지도교수님
31
- 까스라이팅을 당한 학생의 모습...
소리 지르는 지도교수님
31
- 얼마나 오랜시간을 있는지보다 중요한게 얼마나 효율적으로 그 시간을쓰는게 더 중요합니다.
일주일에 70시간 궁댕이 붙이고있어도, 중간중간 유튜브 보거나 커피마시러다니거나 흥청망청 시간흘리는 시간이 많으면 무슨 소용일까요? 스스로는 "난 70시간이나 연구실에 있어!"라고 할진몰라도 본인만족일뿐이죠.
제가 한국에서 학위받은 연구실은 자유출퇴근이였습니다. 저도 연구실에 꽤나 오랜시간 있었지만, 평소에는 적당히 중간에 쉬엄쉬엄했기 때문에 순수 연구시간이 엄청난지는 모르겠네요. 다만 바쁠때나 디팬스 받기 일년전부터는 정말 오랜시간 연구실에서 실험했던것 같네요. 그래도 연구실 분위기도 자유롭고 편했어서, 연구실에 오래있는게 전혀 부담되지는 않았습니다.
졸업이후 지금은 미국탑스쿨에 있는지 좀됐는데 여기는 하루에 6시간 일하는 미국인 친구도 있지만, 이친구는 그시간 내에 휴대폰도 안보고 밥도 안먹고 일만 합니다. 그러고 깔끔하게 퇴근하죠. 과연 이런 생활하는 친구가 하루 10시간 흥청망청 쓰는 사람보다 못한다고 할수잇는지 모르겠어요.
물론 가장 대단한건 하루 10시간넘게 집중해서 일만하는건데, 이러면 정말 번아웃 오기 쉬운것같아요. 지금랩에 중국인 포닥 한명은 이런데 대단하다고 생각해요.
박사 학위 동안 주 몇 시간을 순연구시간에 쏟으시나요?
14
- 개인적인 생각이지만 대학원은 몰라도 학부는 앞으로 충분히 그럴 가능성이 있다고 생각합니다. 아마 지금도 그런 고민하는 학생 있을 수도 있습니다. 아직은 서성한 보다는 포스텍으로 갈 가능성이 높겠다고 생각하지만요(다른 ist라면 서성한 선택 고민할 거라고 생각합니다만). 생활이 여유로워지면서인지는 몰라도 서울생활과 종합대학 선호도가 높아지고 있는 것 같습니다. 연고대 나와서도 SPK 대학원 얼마든지 진학 가능하고 여유가 있다면 미박도 가능하니 굳이 학부를 지방으로 가지 않으려는 성향도 있는 것 같고요. 예전이면 말도 안 됐던 일들이 실제로 벌어지고 있는 거죠.
포스텍 v 고컴
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- 그.. 설령 맞는말이어도 그런식으로 말하면 욕먹을텐데요..
좀 세상을 순수하게 보면서 삽시다. 꼬아보지말고요.
애들이 징징거릴수도 있죠 열심히 하는 학생들도 있을거고요.
박사하는게 뭐 대단한거 하는줄 아네
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- 솔직히 너무 맞는 말임 ㅋㅋㅋ
박사하는게 뭐 대단한거 하는줄 아네
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- 본인은 대단한 사람이라 일침 놓고 계신거군요
박사하는게 뭐 대단한거 하는줄 아네
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- KY는 이미 서로 간격이 너무 많이 벌어졌네... 노벨상도 그렇고
2023, 2024 세계대학 순위 (4곳의 평가순위 합산)
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- 대학랭킹은 각 학교 본부들의 로비실력에 지대한 영향을 받는 지표입니다.
저런 랭킹 백날 들이대도 연대-성대가 PK보다 좋은 학교고 세종대-영남대가 지스트-디지스트보다 좋은 학교라고 생각하는 사람 없잖아요?
세계대학랭킹이 이름 첨듣는 외국대학들 순위 궁금할때나 찾아보는거지 SPK가 어쩌고 YKSSH가 어쩌고 훤히 꿰고있는 우리가 저걸 참고할 이유가 있나요? 저거 평가한 외국 할배들이 연세대랑 카이스트 중 어디가 더 좋은 학교인지에 대해 한국 대학원생들보다 더 잘 알 이유가 있나요?
우리는 저기 나열된 학교들의 수준을 이미 너무 잘 알고 있습니다.
그렇기에 이 순위는 국내대학들의 실력을 나타내는 게 아니라 대학랭킹들의 부질없음을 나타내는 지표라고 보는 게 맞습니다.
2023, 2024 세계대학 순위 (4곳의 평가순위 합산)
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- 전적으로 동감하는데 다만 딱 한가지 아주 중요하게 지적하고 싶은건 논문 척척 잘쓰는 사람도 빡치는건 매한가지입니다. 다만 징징거거리느라 날리게 되는 시간과 기회비용이 아까울 뿐이죠. 혹여나 이 논리가 연구계에 돈을 더 안넣어도 된다라는 채용되길 바랍니다.
연구 힘들다 월급이 어쩌고 징징징
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AI분야가 지금까지 보여준게 얼만데 아직도 겨울이 온다 어쩐다 하고 있는건지
2021.08.05
16
4193
난 AI기능이 잘 녹아 있는 플랫폼이 승리할 수밖에 없다고 봐
구글만 봐도 알 수 있잖아
예를들어 유튜브의 추천 알고리즘이나 구글포토의 컴퓨터비전 알고리즘 지메일의 자동완성기능 등등
이것들 다 머신러닝으로 구현된 것들이야
이걸 맛본 사람들이 과연 머신러닝 안 들어간 서비스에 만족하면서 쓸 수 있을까?
어차피 다 논문으로 공개되서 연구인력은 많이 필요 없을거라는 이야기도 있던데 결국 핵심기술은 공개 안되어 있어
예를들어 스냅챗 성별전환 필터같은거 공개되어있나? 그거 지금이야 많은 앱들에서 지원하지만 첨 나왔을땐 완전 신세계였잖아
이런 기능들 다른 회사에서도 지원안해주면 도태되기 때문에 연구개발인력 수요는 여전히 클 거야
내가 보기엔 머신러닝은 지금까지 엄청난 성장을 이뤄냈지만 아직도 성장가능성이 매우 크다고 본다
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