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- 님만 그만 두면 되겠네!
과거 군사독재 시절에도 그러지 않았습니다.
이런 곳까지 와서 선동질 하는 것 보니,
님은 학문을 할 자격이 없는 듯 합니다, 지금이라도 대학원에 재학중이면 그만 관두시요.
아님, 자신을 되돌아 보고 인생의 바른 길을 찾기 바랍니다.
계엄령터지면 과학계 단체로 연구 그만둬야
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- 생각의 깊이나 고민은 적은데, 실행력이 좋고 구현 능력이 좋은 학생들이 종종 있더라구요. 타고난 직관이 좋은걸수도 있구요.
말씀해주신 학생은 좀 특출나것 같은데요. 운도 좋은것 같구요.
다만 혼자서 일을 추진해나갈 능력은 떨어지기 때문에, 이런 친구들이 박사과정 진학 후 혼자 연구 개척해나가야될때 퍼포먼스가 급격히 떨어지는 경향이 있는것 같습니다. 사람마다 재능이 다른것 같아요.
연구실의 신묘한 학생에 대해...
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- ㅋㅋㅋㅋ 테크니션으로 끝날지 본인이 더 클 맘이 있어서 다른 자질을 더 쌓을지는 추후 문제인데, 테크니션으로 남길 원하나 보네 (그래야 본인들이 부려먹기 좋긴 하지).
나라면 저 황금손 옆에 끼고 같이 날아가겠구만.
마이너스의 손이 아닌 마이다스의 손이 눈앞에 있네. 일생에 보기도 힘들지. 저런 재능은
직관이 좋은 것 맞고, 일이 되게 하려면, 실험에선 순간의 한 끗 판단력이 결과를 뽑냐 안 뽑냐를 좌지우지 할 때가 많음. 80프로는 그냥 프로토콜에 쓰여 있으니까, 이렇게 가르침 받았으니까 등등의 이유로 반응시간동안 자리를 이탈해서 자신의 시간을 보내고 온다든지 하는데, 아마 저 친구는 공정 내내 그럴 가능성이 적을 것임. 다른 사람들과 똑같이 하는 거 같아도, 무언가 더 신경을 쓸 거임. 그런 재능을 운으로만 치부한다면 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 거기까지인거지. 시기 질투 안 하는게 오히려 다행인 거고. 저 사람은 그 감을 남에게도 가르칠 수가 없어. 다른 사람들은 그 포인트를 못잡으니까. 지금이야 공부가 덜 되서 엉뚱한 소리를 할 수도 있는데, 머리에 드는 거 더 많아지면, 이 친구 아웃풋 쫒아 올 수 있는 사람이 없어질거임.
연구실의 신묘한 학생에 대해...
18
- 새로 들어온 신입이 이전 곳이 별로였다 하는건 그냥 지금 있는 곳이 좋다 간접적으로 칭찬한거지요...
본인이 신입보다 낫다라는 기조하에 쓴듯한 느낌이
저는 오히려 글쓴분이 더 거먼하게 느껴집니다만
항상 겸손하게 자신을 드러내지 마시지요 ㅎㅎ
새로 들어올 친구...
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- 한두건 봤는데, 학문적 발전의 의지가 없고 면학 분위기를 해치면 감당이 안되죠.
랩실에서 쫓겨나는 기준
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- 우리 연구실에 최근에 두명 나갔는데 매일 노가리 까러 연구실 오는듯 했고
연구를 시키는것 이외에는 하지도 않고 열정도 없고 공부도 안하고 실험도 안하고 잡무도 태만으로 일해서 쫒겨난 사람 두명 있습니다.
랩실에서 쫓겨나는 기준
15
- 교바교. 랩바랩. 사바사.
연구안한다 의지없다 등등 다 교수님과 그 학생 사이의 관계는 까봐야 진실을 아는것.
의지 없는 행동을 하는덴 그 이유를 알아볼 필요는 있음.
세상에 보이는게 다가 아니에요 ㅋㅋ
랩실에서 쫓겨나는 기준
30
- 쌩초짜 학생 받아서 빨리 가르쳐서 1인분하게 만들어야되는 상황에서 '좆빠지게 열심히 하겠다!!!' 열의를 보여도 모자랄 판에 '아 저 알바 중이라 이거 끝나고 갈거구요, 한 달 뒤에는 일주일 여행 갔다 올건데요^^' 하면 누가 좋아하겠냐 ㅋㅋ 이게 바로 딱 학부생 마인드라는거. 예약 다 잡아놔서 어쩔 수 없다면 그에 따른 불이익도 어쩔 수 없이 받아들여야지 ㅋㅋ
대학원 입학 전 여행...교수님 답장...
13
- 알아서 과제 따오고 논문 써주며 자기 돈으로 학교 다니는 학생
교수님들은 어떤 학생을 예뻐할까요?
11
- 예쁜 여학생 ♡
교수님들은 어떤 학생을 예뻐할까요?
13
인공지능 분야 전망에 대해
2021.12.23
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5410
안녕하세요.
고전 고체역학 전공하고있는 기계공학 박사과정 입니다.
최근에 인공지능 분야가 항상 핫하고 채용도 많이 하고, 부러운 마음이 들어,
제 연구 도메인에 적용해보려고 나름 독학해서 공부하고 있는데요.
저의 미약한 지식으로는 현재 AI 모델들은 결국 데이터가 신뢰성있고 충분히 많아야 작동이 잘 되는 것 같습니다.
그런데 저희 분야는 적은 수의 실험 결과로 다른 공정을 예측해야하는게 주요 목적이라 적용 할만한 아이디어가 잘 떠오르지 않네요.
이와 관련해서 어떤 블로그 글(https://m.post.naver.com/viewer/postView.naver?volumeNo=32515040&memberNo=36733075)도 읽어보니, 현재 인공지능은 결국 데이터가 없으면
사용이 제한되는 것 같습니다.
개인적인 생각으로는 AI가 더 보편적으로 발전하기 위해서는 데이터가 적어도 physics를 예측 할 수 있을 정도로
발전해야할 것 같은데, 혹시 인공지능 전공자분들은 어떻게 생각하시는지 의견이 궁금합니다.
고전 고체역학 전공하고있는 기계공학 박사과정 입니다.
최근에 인공지능 분야가 항상 핫하고 채용도 많이 하고, 부러운 마음이 들어,
제 연구 도메인에 적용해보려고 나름 독학해서 공부하고 있는데요.
저의 미약한 지식으로는 현재 AI 모델들은 결국 데이터가 신뢰성있고 충분히 많아야 작동이 잘 되는 것 같습니다.
그런데 저희 분야는 적은 수의 실험 결과로 다른 공정을 예측해야하는게 주요 목적이라 적용 할만한 아이디어가 잘 떠오르지 않네요.
이와 관련해서 어떤 블로그 글(https://m.post.naver.com/viewer/postView.naver?volumeNo=32515040&memberNo=36733075)도 읽어보니, 현재 인공지능은 결국 데이터가 없으면
사용이 제한되는 것 같습니다.
개인적인 생각으로는 AI가 더 보편적으로 발전하기 위해서는 데이터가 적어도 physics를 예측 할 수 있을 정도로
발전해야할 것 같은데, 혹시 인공지능 전공자분들은 어떻게 생각하시는지 의견이 궁금합니다.
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