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가장 핫한 댓글은?
- 한국인이 노벨상 타는 일은 영원히 없음
한국인들은 빠르게 남이 만들어 준 문제나 푸는데 특화되어 있고 그 능력으로 서열매기기 좋아하지,
좋은 연구를 하는데 필요한 기질이랑은 상극인 민족
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- 순리대로 하세요.
조급한 마음에 하다보면 탈이 납니다.
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- 님은 그래서 학벌 어디고 직장은 어디신지요?
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- 학벌 관련 주제는 정답이 없다고 봅니다.
김박사넷에선 학벌 왜 자꾸 거론하냐 의미없다는 식의 이야기가 나오는데,
그럼 도데체 서카포 나온 분들은 왜 뼈저리게 공부해서 간거임?
전 부산대 출신인데, 전 그 분들이랑 다르다고 봅니다.
제가 학벌이 낮으니까 연구적인 역량의 그릇은 그 분들이 크다고 봅니다.
학벌은 높을수록 좋습니다.
차이가 없다는 건 말도 안되는 겁니다.
차이가 없다고 괜찮다고 하는 분들?
그럼 자녀분들 대학 대충 보내시면 될 듯 싶네요.
근데 이건 또 싫죠? 흔히 말하는 지잡대가면 재수시키든 뭐든 하실 분들이...ㅎ
다만, 연구라는 심오한 행위는 정확히 어떻다고 단정지을 수는 없지만...
그릇이 넓은거랑 그릇의 모양은 다르다고 봅니다.
연구는 창작의 영역이기에 아무리 많이 알아도 그걸 구현화하는 건 별개의 이야기라고 봅니다.
이게 학벌 낮은 분들이 극복할 수 있는 부분이라고 봄.
수능하나로 평생 울여먹을건 아니지만,
모든 상황에서 비슷한 실적을 경쟁자와 내었을 때 학벌이 떨어지면 지는게 순리입니다.
학벌이 떨어지는 만큼 실적을 내야 승리를 쟁취할 수 있다고 생각합니다.
인정할건 좀 인정합시다.
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- 유학가세요. 특히 사카포 이하 학부는. 괜히 돌아가지 말고. 그리고 가능한 한국에 돌아오지 말고.
25년전에 박사받은 나는 ㅆㅂ 군대 땜에 국내에서 인생 망쳐서 서울 구저그런데서 교수하면서 인생ㅜ낭비함. 이제라도 사업이라고 해보려고 힘쓰고 있으나 몸이 예전같지 않네
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AI 미래는 밝지;;
2021.08.06
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AI 연구는 크게
1. AI 프레임워크, 모델 개발
2. 특정 도메인에 AI 적용
두 가지 인데 두 영역 다 미래가 밝지 않나
1. 관점에서는 AI 성능이라는게 완성된게 아니고 아직 해결할 문제 영역이 무긍무진한데 프레임워크 연구가 마를꺼 같지 않고
2. 관점은 어차피 AI의 의의는 지능임 다순히 알고리즘으로 동작하던 모든 사물 요소가 주변 환경에 맞게 학습하며 사용자에 최적화된 서비스를 제공함 많은 사물에 AI가 적용될수록 많은 사업 영역에서 AI 개발자들은 일할 수 있게 되는거고 Tensorflow, Pytorch 등 라이브러리 나오면서 비전공자들도 조금만 배우면 할 수 있다 하는데 단순히 convolution, recurr 네트워크 구조를 쓰면 그렇기야 하다만 자기 도메인에 맞게 튜닝하고 새로운 프레임워크 개발하는게 비전공자가 쉽게 할만한 일인가 의문인데
openai에서 ㄹㅇ tunning 1도 없이 데이터 넣으면 알아서 구조잡아주고 학습하는 모델이 나오긴 했지만 이 모델 성능이 지금 좋은 것도 아니고 이거 학습하려면 몇개월이 걸리는데 이걸 당장 어떻게 써서 ai 직군이 망한다는 건지 이해가 안가고
1. AI 프레임워크, 모델 개발
2. 특정 도메인에 AI 적용
두 가지 인데 두 영역 다 미래가 밝지 않나
1. 관점에서는 AI 성능이라는게 완성된게 아니고 아직 해결할 문제 영역이 무긍무진한데 프레임워크 연구가 마를꺼 같지 않고
2. 관점은 어차피 AI의 의의는 지능임 다순히 알고리즘으로 동작하던 모든 사물 요소가 주변 환경에 맞게 학습하며 사용자에 최적화된 서비스를 제공함 많은 사물에 AI가 적용될수록 많은 사업 영역에서 AI 개발자들은 일할 수 있게 되는거고 Tensorflow, Pytorch 등 라이브러리 나오면서 비전공자들도 조금만 배우면 할 수 있다 하는데 단순히 convolution, recurr 네트워크 구조를 쓰면 그렇기야 하다만 자기 도메인에 맞게 튜닝하고 새로운 프레임워크 개발하는게 비전공자가 쉽게 할만한 일인가 의문인데
openai에서 ㄹㅇ tunning 1도 없이 데이터 넣으면 알아서 구조잡아주고 학습하는 모델이 나오긴 했지만 이 모델 성능이 지금 좋은 것도 아니고 이거 학습하려면 몇개월이 걸리는데 이걸 당장 어떻게 써서 ai 직군이 망한다는 건지 이해가 안가고
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