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- 중경외시 건동홍 같이 묶는건 처음보네.. 그 셋 대학원만 의미가 있으면 다른 곳에서 연구하시는분들은 헛짓거리하는건가요? 당췌 공부가 하고싶은건가요 학벌세탁 학점세탁이 하고싶은건가요? 잘생각해보세요.
대학원 Spk아니면 별로인가요?
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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
29
- 의사가 왜 망하지?
의사들이 그 동안 고소득에 대우 받고 살아온 특혜가 적어질까봐서 발악하고 있는 것일 뿐입니다. 앞으로 고령화 시대와 더불어 의료 수요가 다다블로 많아지기에 절대 망하지 않습니다. (정원 늘어도 선진국과 비교해도 몇배가 모자릅니다.)
지난 30년 넘게 대학교와 대학생수가 두배이상 늘었는데도 의대 정원은 단 한명도 늘지 않았습니다. 고작 이천명 늘어난다고 망하겠습니까?
더럽고 오염되고 섞고 잘려지고 검정 피가 철철 흘르고 오물이 뒤섞인 상처나 시체를 두려워하지 않고 생명을 구하겠다는 "튼튼한 심장" 과
아프고 어려운 사람들이 아파서 고생하는 것을 따뜻하게 보담아 줄 수 있는 "따뜻한 심장" 을 가지지 못했다면 의대 가지 마시고 설대 컴공을 가시기 바랍니다.
나중에 이것들 때문에 힘들어 합니다.
또한 지금 처럼 환자는 내팽겨치고 자신들의 이익을 위해 병원과 학교를 벗어나 있는 위선에 가득찬 "의사 카르텔" 의 일원밖에 더 되겠습니까!
주위의 조언도 중요하겠지만 자신을 되돌아보고 결정하시기 바랍니다.
이번 수능 친 21살입니다.
13
- 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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- 의대가 없는곳이 불리한건 어쩔수 없죠.
이유를 갖다 붙일 필요는 없다고 봅니다.
대학순위가 저렇게 나온건 결과인데
그것이 본인 마음에 안든다고
이래서저렇고 저래서저렇고
거리는건 옳은 태도가 아님
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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- 고대다니다 반수해서 포스텍 들어가 졸업했는데 제 인생에서 가장 잘한 선택입니다.두학교 학부 모두 다녀본 경험상 비교급의 학교가 아님
포스텍 v 고컴
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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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