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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.
64 - 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.
35 - 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.
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
11 - 한두건 봤는데, 학문적 발전의 의지가 없고 면학 분위기를 해치면 감당이 안되죠.
18 - 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.
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
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
13 - 알아서 과제 따오고 논문 써주며 자기 돈으로 학교 다니는 학생
11 - 예쁜 여학생 ♡
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인공지능 분야 전망에 대해
2021.12.23
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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