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- 여경, 여군, 여교사 등 다양한 표현이 있지만 어디가서 여교수, 여연구원은 못들어봤습니다.
여자라는 성별보다 연구라는 성과물이 더 중요하겠죠.
제가 존경하는 연구원중에 한분인 박은정 교수님은 40대에 박사학위 받으셨습니다.
여자 박사 졸업나이 33살 늦은걸까요
43 - 여자라고 하도 안뽑아서 일정 비율은 뽑으라고 안전장치를 만들어둔건데, 이걸 여성이어서 가지는 가점이라고 생각하네
여자 박사 졸업나이 33살 늦은걸까요
94 - 뭔..... 할당이라도 안하면 실력있어도 남자보다 안뽑아주니까 그렇지....; 불공정한 경쟁을 할당으로 공정하게 맞추는거라고
여자 박사 졸업나이 33살 늦은걸까요
78 - 사실 인턴한테 돈 받아서 가르쳐야하는데 돈까지 달라하노 ㅋㅋㅋㅋㅋ
인턴이 교수님한테 인건비 질문 예의에 어긋나는 걸까요
21 - 저도 미국에서 무급인턴 해봤고 한국에서 학부연구생도 해봤는데, 제 학교(연세대), 과에서는 교수가 미리 공지를 안한 이상 무조건 줍니다. (방학동안 30~40+출장비)
미국에서도 돈 받아야 마땅하다고 생각했는데 좋은 추천서 받을 것 같아서 참았습니다.
그럼 석사 1-2년차에 contribution 없으면 돈 안주는게 맞나요?
미래를 약속했으니깐 이런 얘기들 마시고요.
저는 솔직히 그정도도 못줄 pi면 애초에 학연생을 안쓰는게 맞다고 생각합니다. 첫날부터 돈 얘기 꺼내는건 불편한 일은 맞지만 충분히 꺼낼 수 있는 말입니다.
일반회사 인턴들도 돈받고 다니는데 생각들이 이렇게 다르네요.
인턴이 교수님한테 인건비 질문 예의에 어긋나는 걸까요
10 - 무조건 실적 잘나오는 랩이 최우선임, 그 다음이 이름이지.
이름만 보고가는것 만큼 미련한게 없음.
spk 대학원이 특별히 더 좋은 점이 뭐가 있는지 잘 모르겠습니다.
10 - 졸업요건은 최소 요건임을 명심해야함. 요건 채웠다고 자동 졸업되는게 아님. 졸업은 전적으로 지도교수 판단 하에 할 수 있는거임. 사이언스지에 논문냈어도 교수가 허락 안 하면 졸업 못함.
석사과정동안 석박 졸업 요건을 이미 다 채웠다면
8 - 내 후배 중에 과고출신에 학점 4.3맞은 친구 있었는데, 연구 하는 꼬라지 보면 한숨만 나옴.
난 일반고 출신에 학점 4.0인데, 내가 석사 2년차에 랩장 잡은 뒤에 박사 2년차 그 친구 (군대 안 갔다옴) 흡연장에 끌고가서 존나 털음
요새 과외하면서 드는 과학고와 학원에 대한 생각
10 - 뭔가 국가별로 연구자에 대한 스테레오 타입을 나열한 느낌인데 진짜 별로임 ㅋㅋ
학연생의 국제 학회 후기
8 - 나는 저렇게 말하는 사람들이 너무 학계가 아닌 다른 곳을 낙관적으로 본다고 생각함. 학계 특히 이공계만큼 학벌을 논문으로 극복할 수 있는 곳이 없고, 사회 나가보면 다른 곳이 더함. 회사 취업이나 회사 내에서는 학벌 안 볼 것 같나? 학벌을 아예 안보는 곳은 거의 존재하지 않음. 대놓고 무시하면 몰상식한 사람이지만 누군가를 평가하거나 뽑아야 할 땐 다 봄.
제가 대학원생은 아니지만 궁금해서 물어봅니다.
8 - 댓글 보면 한국이 왜 이런거는 후진국인지 알수있음. 대학원 갔으면 학부 학벌 타령할 시기는 지났는데 아직도 학부타령하고있음 ㅋㅋㅋ 주로 실적 부족한 애들이 학벌 타령하는듯.
제가 대학원생은 아니지만 궁금해서 물어봅니다.
14 - 딱딱하게만 보면 그냥 아쉬운 쪽이 접고 들어가는 것이긴 한데, 그래도 요즘 애들이 영 부탁하는 법을 잘못배운것 같아요.
"교수님, 제가 집안이 경제적으로 넉넉치 못해서 알바를 하고있는데 인턴과 대학원 생활을 시작하면 어떡해야하는지 조언을 부탁드립니다." 정도면 될텐데..
존경받는 스승과 성실한 제자 이런 낭만이 점점 사라지는게 아쉽긴 합니다.
내 꼰머적 사고로는 인턴이
9 - 인턴을 뽑지를 말던가 뽑아놓고 일도 시키면서 무급으로 부려먹을 생각 하네 ㅋㅋㅋㅋ 생각하는 수준이 노가다에서 사람 뽑아놓고 배운다고 생각하라고 하면서 돈 안주는거랑 똑같음.
내 꼰머적 사고로는 인턴이
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옛날 이야기 - AI 와 ML
2022.01.09

최근에 ML, AI 관련 자료를 잠시 공부하다가 깜짝 놀랐습니다. 제가 학생이던 때부터 지금까지 30년 동안의 놀라운 발전 때문에... 가 아니라 30년 동안 발전한 것이 너무 없어서요.
농담도 아니고 비꼬는 것도 아닙니다. 하드웨어의 급격한 발전으로 예전에는 생각하기 어려웠던 "무식한 계산"도 이젠 가능하기에 응용분야는 많이 넓어 졌습니다. 하지만 과연 학술적으로 뭐가 발전한 것일지 저는 모르겠습니다.
저희 공학분야에서는 MEMS, neural, nano, fuzzy 등이 어느날 갑자기 떴다가 조용히 사라졌습니다. 좀 과장하면 한 때는 전국의 모든 교수가 저런 분야를 연구 했거든요. 그리고 그 많은 교수들이 (은퇴한 사람빼곤) 이젠 갑자기 AI, ML 이야기 하고 있습니다.
유행에 따라 연구비가 몰리니 젊은 연구자 분들이 연구주제를 자유롭게 선택할 수 없음은 잘 알고 있습니다. 하지만 한때 유행이지만 (뿌리와 깊이가 없는 분야)를 전공하는 경우의 위험성도 생각해 보셨으면 좋겠습니다.
저와 생각이 다른 분들과 논쟁할 생각은 없으니 공격적인 댓글은 사양합니다. 그냥 제 생각이 그렇다구요.
옛날 AI/ML 이야기 썰 김GPT 16 8 4753-
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연구실 뚝딱이가 되지 않기 위한 방법 명예의전당 322 19 58375-
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