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- 직접증거가 있으면 신고 하세요. 없어도 진짜 조작으로 승승장구했다면 늦든빠르든 뽀록나서 나락갈 날이 반드시 옵니다.
부정행위는 그 자체로도 문제이지만 행위자의 사고행동양식을 뒤틀어버리는 것이 진짜 문제입니다. 인지부조화가 정말 무서운거예요.
연구자로서의 이상과 부정한 나에 대한 인지가 부조화를 일으키면, 사람은 행위를 고치기보다는 이 정도부정은 원래 괜찮은거다 라고 합리화 해버리면서 경계가 무너져요.
한 번 선을 넘어버리면 이후의 모든 행동과 판단이 과거의 자신을 미화하는 방향으로 점점 더 심화됩니다.
33 - 머 어때서... 박사 존나 힘들게 땃는데 ㅜ
12 - 다행입니다. 주위에 교수가 좋은 직업이라고해서 억지로 교수가 되신분 있는데,, 매일매일 지옥이라고 하네요. 천직이신 듯 합니다
8 - 부/경 정도의 교수는 중경외시급 이상이라고 봅니다. 자대생 수급도 매우 좋고, 등록금 저렴해서 인건비 걱정도 덜하고. 무엇보다도 공무원 신분이라 안정적이고 승진실적이 비교적 수월해요. 원하면 추후에 인서울로 옮기면 그만이니
11 - 부산대 현직입니다.
저는 부산대와 인서울상위(중경외시 라인) 합격했었는데 부산대로왔습니다. 삶은 매우매우 만족합니다. 과제따기 수월하고 지역사회에서 대우도 매우좋고 부산의 삶도 좋습니다ㅎㅎ
주위 부산대 교수님들도 skpyksh정도나 unsit 아니면 대부분 부산대 더 선호하실것같습니다. 최근에 이직하신분들도 skpyk만 가시고요.
11 - 이런 초딩 같은 글이 교수 글이라고? ㅋㅋㅋ
8 - 너무 근시적으로 보시는것같은데, 모든 학교 신임교수들은 상향평준화 돼있습니다.
spk학석박-탑스쿨 포닥중이고 주변에 국내임용 준비하는사람들은 지방대는 과기원들제외하고 마지노선으로 부산/경북/충남대?? 정도까지는씁니다.
하지만 임용시장에서조차 인서울 선호도는 점점 높아지고있습니다. 건동홍을 비교하셨는데, 교수임용시장에서 건홍과 부산대 둘다 붙었을때 부산대를 간다는 보장은 전혀없습니다. 오히려 전자 선호도가 제 주변에서만 보면 더 높아보입니다. 동국대는 워낙 교수진들에게 불교중심적인 마인드셋때문에 비선호하는 사람들도 있기에 뺐습니다. 제 네트워킹이 한인교회중심이라서 더더욱 그럴수도
그리고 참고로 건동홍 간 친구들도 자매지들은 다들 많이 있습니다. 심지어 생각보다 국민대 혹은 좀더낮은 학교에 간 친구들도 자매지있는경우는 많아요. 그만큼 임용시장은 생각보다 상향평준화됐습니다.
시야가 너무 부산대중심으로만 맞추신것같길래 말씀드립니다. 부산대가 나쁜학교라는건 절대아니고, 저도 국내리턴 생각했으면 부산대까지는 당연히썼을겁니다.
9 - 요즘은 개나소나 교수하는구나
9 - 저 10개 중에 자기 학교 빠져서 화나셨나보다.
8 - 국내 석사 거쳐서 미국 박사과정 온 사람들 충격받는 포인트:
1. 행정 업무가 없음. 직원들이 전부 처리해줌
2. 컴퓨팅 자원을 직원들이 관리해줌
3. 과제 제안서는 교수님 or 포닥분들만씀
4. RA/TA 맡은일만 시킴. 여기저기 불려다니는일없음
5. 대학원 수업 퀄리티가 좋아서그런지 청강생 바글바글
8
옛날 AI/ML 이야기 썰
2022.01.10
난 속칭 ML 암흑기에 학위를 한 사람이고 졸업하고 메인 도메인 바꿔서 연구중인 사람임
1. 당시 인공지능은 지독하게도 인기가 없었음 (인기많은건 통신분야). 난 교양과학책 몇권보고 흥미가 있어서 진학했는데 같이 입학한 석사 동기 형 이야기로는 CS연구실 7군덴가 다 떨어지고 마지막 지망한데에 들어왔다고 했음. 요즘 보면 참 격세지감
2. 인더스트리에서는 의미없는 장난질 취급받아서 졸업하고 실적이 부족한 경우 참 갈 데가 없었음.
잘 풀려서 교수되지 못한 선배들 다수가 마이너한 스타트업으로 가던거 기억남.
3. 쓰기 편한 프레임웍이 없던 시절이라 (표준 데이터셋은 있긴 했음) 모든 알고리즘을 로우레벨부터 C로 짜서 실험들 했음.
4. GPU가 쓰이기 전 시절이라 토이사이즈 이상의 실험을 하기 힘들었음. 10x10 그리드월드로 실험해서 논문 내고 그랬음.
5. ML학회들 규모가 작고 인싸들끼리 아주 친하게들 노는 분위기였음.
6. 닙스같은 경우 한국 그룹 전체에서 매년 단 한편도 못 내는 경우가 보통이었음.
요즘 학생들 국제무대에서 엄청난 실적 내고 인더스트리에서 비싸게 대접받는거 보면 부럽기도 하고 뿌듯하기도 함.
1. 당시 인공지능은 지독하게도 인기가 없었음 (인기많은건 통신분야). 난 교양과학책 몇권보고 흥미가 있어서 진학했는데 같이 입학한 석사 동기 형 이야기로는 CS연구실 7군덴가 다 떨어지고 마지막 지망한데에 들어왔다고 했음. 요즘 보면 참 격세지감
2. 인더스트리에서는 의미없는 장난질 취급받아서 졸업하고 실적이 부족한 경우 참 갈 데가 없었음.
잘 풀려서 교수되지 못한 선배들 다수가 마이너한 스타트업으로 가던거 기억남.
3. 쓰기 편한 프레임웍이 없던 시절이라 (표준 데이터셋은 있긴 했음) 모든 알고리즘을 로우레벨부터 C로 짜서 실험들 했음.
4. GPU가 쓰이기 전 시절이라 토이사이즈 이상의 실험을 하기 힘들었음. 10x10 그리드월드로 실험해서 논문 내고 그랬음.
5. ML학회들 규모가 작고 인싸들끼리 아주 친하게들 노는 분위기였음.
6. 닙스같은 경우 한국 그룹 전체에서 매년 단 한편도 못 내는 경우가 보통이었음.
요즘 학생들 국제무대에서 엄청난 실적 내고 인더스트리에서 비싸게 대접받는거 보면 부럽기도 하고 뿌듯하기도 함.
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