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- 첫째, 다른 사람에게 방해 됩니다. 직접적인 방해요인이 아니더라도 그게 전반적인 분위기를 서서히 저하시키는 요인이므로 방해되는거예요. 어? 쟤는 유튭보면서 쉬네? 그럼 나도 좀 쉬어도 괜찮지뭐~ 이러다보면 연구실 서서히 침몰합니다.
둘째, 본인 할일만 잘한다? 본인 할일이 회사처럼 딱 끊어서 정해져있나요? 대학원은 왜간거죠? 업무 채워서 인건비 받아가려고 간 건가요? 본인 능력치 끌어올려서 몸값 올리자고 가는거 아닌가요? 그럼 자기 발전을 위해서든 호기심을 채우려든 틈나는대로 알아서 더 찾아보고 공부하고 고민하고 실험하고 해야죠.
본인 할 일만 잘하면 되는데 무슨상관<- 회사는 어떨지 모르겠지만 연구실에서는 제일 위험한 말입니다.
연구실에서 예능, 게임 등 관련 유튜브 계속 틀어놓고 하는거 지적할만한 상황인가요?
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- 댓글들 날서있는거보소
작성자는 정작 “본인”은 취업안돼서 간다고 말한 적없고, 경쟁자들이 취업이 힘들어서 대학원 지원이 많아진 것 같아 지원자체가 힘들어진 것 같다라는데;;
그냥~~ 지방대라하면 급발진하면서 몰아가는 수준하고는 ㅋㅋㅋㅋㅋ 똑똑한척은 엄청하는데 별거없고 그냥 일방적 까내리는 모습 웃고갑니다^^ 어디 상위권대학인진모르겠지만 ㅋ
안좋은 댓글 달릴거 아는데
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- 삼성 LG 네이버가 지인 추천으로 들어가나요?
박사졸업 실적은 좋은데 선배가 없어서 취업이 힘듭니다
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- 어딜 가나 항상 똑같지만 남과 비교하지 마세요. 비교는 본인이 불행해지는 길 중 하나입니다. 그저 속도가 다르다고 생각하세요.
너무 같은 연구실 맴버와 비교되서 현타가 옵니다..
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- 사람마다 능력차이가 나는건 어쩔 수 없다고 봄
석사로 졸업하실거면 논문욕심 없이 무사히 졸업만 하면되고, 석박인거면 그냥 1저자 1편 내고 회사 취업하면 됨.
님이 말하는 선배는 능지부터 실력까지 탑급인거라 맘속으로 비교할수록 비참해질수밖에 없는듯
너무 같은 연구실 맴버와 비교되서 현타가 옵니다..
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- 사람을 잘 쓰는 게 능력입니다
잘 하는 사람이 있다는 건 축복입니다
못하고 못알고 자기말만 맞다고 하능 사람보단 낫잖아요
너무 같은 연구실 맴버와 비교되서 현타가 옵니다..
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- 그러면서 성장하는겁니다ㅎㅎ
똑똑한 사람인가보죠. 하지만 더 오랜기간 공부하고 노력한 그 흔적은 또 크게 좋은 일로 돌아올거에요 .
2년차면 아무것도 못할 시기가 맞습니다. 특히나 물리학과라면요. 저희 연구실 3-4년차에도 논문하나 없는 경우 허다합니다.
길게보세요. 주변과 비교하지 마시고요. 그 실적 좋으신분은 똑똑하셔서 할일을 잘 하고 계신거지만, 그사람보다 못한다고 본인을 낮추는 자세는 좋지 않습니다.
타대에서 오면 적응하기도 쉽지않았을겁니다. 오히려 1년반동안 내 부족함을 알고 그걸 채우기 위해 앞으로도 나아가시길
너무 같은 연구실 맴버와 비교되서 현타가 옵니다..
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- 나보다 못한 사람들만 있는 곳에선 골목대장 노릇하는 기분은 좋을지 몰라도 성장하고 배울 것이 없습니다. 그런 굇수의 존재는 축복입니다. 축복을 배움과 성장의 발판으로 적극 받아들일지, 스스로 벽을 세우고 움츠러드는 길을 선택할지 잘 고민해보길 바랍니다.
너무 같은 연구실 맴버와 비교되서 현타가 옵니다..
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- 그런 사수 또는 동료가 작성자님께 적대적이지 않다면 오히려 행운이라 봐야죠. 옆에서 많이 질문하고 배우고 감사표시 하세요.
너무 같은 연구실 맴버와 비교되서 현타가 옵니다..
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- LG 삼성도 못가는데 미국포닥?ㅋㅋㅋㅋ
웃고갑니다…
박사졸업 실적은 좋은데 선배가 없어서 취업이 힘듭니다
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- 미국 포닥이 가기 더 쉬워요.
박사졸업 실적은 좋은데 선배가 없어서 취업이 힘듭니다
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- 대학 수준을 입결로만 평가하는 당신의 수준이 한심합니다.
이원화 캠 수준
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- 경희대수원캠은 90년대엔 광운대급이었고, 2000년대쯤부턴 문과는 국숭세, 이과는 건대급이었습니다
이원화 캠 수준
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AI거품 AI레드오션 얘기가 나오는건 AI산업에 대한 얘기가 아니라 니 얘기임.
2021.08.06
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AI는 일부 코어 ai 연구를 제외하면 툴 그 이상이 아님.
언젠가는 표준 기술이 등장하기 마련이고, 현재 AI에서 numpy, cuda toolkit 가져다 쓰듯이 다른 도메인의 전문가가 AI를 툴로 활용하는 날이 올거임. ai 진입장벽은 pytorch, tensorflow로 대표되는 머신러닝 프레임워크의 발달로 그다지 높지가 않고 OPENAI, 성킴 CEO의 업스테이지등의 기업은 이미 AI 트레이닝 플랫폼 구축을 하고 있음.
고도화가 일정 수준 이상 진행되면 기술 연구에 대한 수요는 줄어들기 마련이고, 제품 개발, 유지보수, 솔루션 제공 등에 서비스 대한 수요가 높아지게 됨. AI는 사업을 기업이 주도하고 있기 때문에 일정 수준 이상의 연구개발이 완료되면 수요가 줄어들어서 연구직 개수가 그에 맞춰 줄어들게 되어있음. FANG으로 대표되는 IT기업의 AI researcher 자리 뿐만 아니라 학계도 인더스트리의 영향을 받아 지금만큼의 예산 편성과 인원을 뽑아주지 않을것임.
도메인 분야를 가지고 AI를 하는 건 괜찮을 지 몰라도 아무 도메인 없이 AI 어플리케이션 연구만 하겠다는 건 피터지는 경쟁 후에 살아남은 한두명만 혜택을 보는 것이고, 개인으로 구글/페이스북/OPENAI의 AI툴과 경쟁하겠다는 의미일 수 있으니 방향 설정을 신중하게 해야함.
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