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- 카이스트 학석박나오고 미국에서 포닥 2년즈음 했고 내년 9월부터 50위권정도 주립대정도에서 태뉴어드 트랙으로 시작합니다. 될지 모르고 R1 15군데 지원했었고, 그중 세군데 오퍼받고 분야 랭킹이 더 높은곳도 있었지만 와이프와 얘기하면서 어느정도 한인들있는 곳으로 결정했습니다.
미국은 각나라에서 많이 오기때문에 각 나라 탑스쿨들을 많이 인정해주는 편입니다. 최소한 제가 나온 학교는 대부분 잘하는학교로 인터뷰때부터 웬만하면 다 알기도 했고요. 학교 서열짓은 부끄럽다고 생각하지만, 그렇다고 스스로의 수준을 낮출필요는 없다고 생각합니다. ㅎㅎ 한국학교들 다들 여러가지로 훌륭하고 충분히 잘하고 있어요. 뭐 노벨상없으면 다 똑같다고 말하는것도 솔직히 웃기다고 생각은 합니다만, 뭐 본인 자유라고 생각됩니다.
생각해보니 오늘은 갑자기 지도교수(백인)가 아기들때문에 요즘 데몬헌터스 노래 계속듣는데 catchy 해서 머리속에 떠돈다고 하면서 한국어파트 노래 흥얼거리는데 조금 신기하기도 했네요. 한국인들 국내든 국외에서 학위받든 다 본인자리에서 잘하는분들도 많으니, 여기분들 그리고 저도 그냥 묵묵히 본인일 잘해나가면 되지 않을까싶네요.
대학원순위_진짜최최종 정리
36
- 제가 29살 석사 입학해서 31살 졸업 후에 1년 취준해서 32살 대기업 입사했습니다.
지거국 공대에 SKP 석사 했구요.
운이 좋아 올해 37살의 나이에 회사 학술연수에 합격해서 지금 애기 있는 상황에서 박사 과정을 시작했습니다.
인생은 답이 정해지지 않았어요.
할까말까 하는 선택은 하는게 맞습니다.
분명 하길 잘 했다 라고 생각하는 순간이 올겁니다.
하지만 늦은 나이에 후회도 올거구요.
멘탈 관리 잘 하시며 본인 인생의 우상향을 위해 좋은 선택 하시길 바랍니다.
29살 석사 진학 늦나요?
25
- 지도 교수님이 시키는 대로 하세요.
왜 상관의 지시를 불이행하는지 이해가 안되네요.
당신 같은 사람은 회사가서 더 큰 문제를 일으키는 사람이 될 잠재력이 아주 높다고 판단됩니다.
교수님과 저널 관련 의견차이 조언 부탁드려요
34
- 상위 저널이라는게 뭔가요? IF 높은거? 저널의 실제 퀄리티는 IF와 무관한 경우가 많습니다.
교수님과 저널 관련 의견차이 조언 부탁드려요
14
- 이 질문이 얼마나 진지하셨을지, 답변이 얼마나 간절하셨을지 모르지만, 저는 진지하게 답변을 드려볼게요.
저는 10살때부터 소위 말하는 엘리트 운동선수를 하면서, 제가 마지막으로 기억하는 수학 공부는 분수 계산이었습니다. 그렇게 운동을 하면서 프로 생활까지 하다가 27살에 군대 문제로 은퇴해서 군대에 가고 그때부터 덧셈, 뺼셈부터 시작해 수능 공부 1년 반, 편입 공부 1년 해서 아주대 공대 졸업하고 만 33세 나이로 올해 3월에 이차전지 분야에 석사 입학해서 2학기째 다니고 있습니다. 주위 다른 또래 친구들 보면 결혼하고 애 낳고 돈도 모으면서 살아가지만, 아직 저는 그런 삶은 생각도 못해봅니다. 하지만, 제가 배움이 즐겁고 원해서 연구하는 것을 즐기며(시간에 쫓겨 스트레스는 받지만,,,)
만족하면서 연구중입니다. 제가 그동안 남과 비교하면서 누가 빠르네 늦네 하면서 살았으면 지금 여기 이 자리에 있지 못했겠죠.
기분 나쁘실지 모르겠지만, 사견 한마디 드리자면 본인이 생각할 때는 늦은 나이지만, 연구자로 진학하는 것이 내가 정말 원하는가 한번 생각하는 시간 가져보시길 추천해 드려요. 그리고 나이가 걱정된다면, 저처럼 나이 많은 사람도 연구하는구나 하면서 한번 떠올리시고 힘을 얻으시길 바랄게요.
화이팅입니다.
노래는 윤종신의 지친하루 한번 들으세요.
29살 석사 진학 늦나요?
14
- 요즘 다 그 루트임.
다이렉트 서울 입성은 극소수...
그게 당연한거임
런할 교수님들은 딱 보이긴하는듯ㅋㅋ
10
- 1) 어떠한 지원도 받지 않았으면 모를까 조금이라도 지원을 받았다면 연구 책임자의 의견이 최우선입니다.
2) 의견 정도는 제시해볼 수 있다고 생각하지만 한번 거절하였다면 그냥 하라는 대로 하는 편이 좋습니다.
3) 개인적으론 그거 한편만 쓸 건가 싶기도 하고 if도 중요하지만 길게 보면 교수님 말씀이 맞다는 입장입니다.
교수님과 저널 관련 의견차이 조언 부탁드려요
21
- 실제 저널의 평판은 IF 만으로 평가하지 않습니다.
그런 점에서 PI도 IF가 높은 쪽이 더 좋은 저널이라고 생각하시는 건가요?
아니면 그건 아니라고 생각해서 IF는 낮지만 전통적으로 평판이 더 좋은 저널에 내려는 건가요?
얼마나 많은 학교들이 아직도 임용 서류 낼 때 IF 하나 하나 적어 내게 하는지 모르겠지만 상위 2%냐, 15%냐 그렇게 중요하지 않습니다.
이런 문제는 어지간하면 PI 판단이 맞습니다.
교수님과 저널 관련 의견차이 조언 부탁드려요
14
- 1. 교신저자, 지도교수가 논문의 책임자고 투고를 하는 사람이므로 저널은 그 사람이 최종 결정하는게 맞음
2. 전통있는 저널, 그리고 님 논문 수준에 맞는 저널은 교수가 제일 잘 앎. 님이 학위받고 나중에 교수 임용 도전할 때 님 실적을 심사하는게 님 지도교수님 같은 교수님들임. 그분들은 IF에만 목매지 않음(정량 말고 정성평가에서)
3. 학계에 수십년 몸담은 사람들의 안목이 몇년 논문도 안써본 애송이들보다 안목이 좋을 확률이 높음. 물론 지도교수가 무조건 맞다는건 아님.
4. 특히 최근, 요즘은 IF에 너무 목매달면 안됨. IF 뻥튀기 방법들이 많아져서 중국계, 신생 저널들이 전세계 학자들 픽(그 분야에서)이 아닌데도 IF만 높은 경우가 꽤 많음
교수님과 저널 관련 의견차이 조언 부탁드려요
13
- 이 정도면..님이 그냥 교수인데요??
주저리 주저리 신세한탄
9
- "근무"라는 말이 참 모호함. 연구와 근무의 경계가 모호하고, 근무/업무라고 할 체계가 있는게 아님. 연구실에 상주하는게 근무도 아니고, 그렇다고 근무를 평가하거나 진행할 체계가 대학원에 있지도 않음.
그래서 과제 인건비를 없애고, 대학원생이 직접 펠로우쉽을 국가에 신청해서 들어오는 형태로 바뀌어야 함. 정원 TO도 국가가 해야함. 그러면 학생이 교수를 선택할 수 있고, 지금처럼 허접하게 아무나 대학원생으로 다 받아주는 구조도 바뀔수 있음.
근데 대학원생 인건비는 편리주의적 행정의 폐해인 듯
12
- Spk 대학원 나오면 확실히 이득보는 부분이 많습니다. 일례로 국내대기업중에서는 spk 석박출신 연봉테이블이 따로있는곳이 많습니다. 사이닝보너스 같은것들도 spk 석박 출신한테 많이주고요. Ai 대학원은 더더욱 spk를 추천드립니다. 국내 약 10개밖에 없는 ai 대학원 중에서도 탑급이기에, 사회에서 대우가 다릅니다. 그리고 p 말고 yk, unist가 더좋다고 선동하는 글들이 많던데 걍 거르시면 됩니다. P가 위치가 안좋다고 하더라도 spk/ yk 인식은 앞으로 몇십년간 안깨질겁니다.
spk ai대학원 뽑는인원이 다합쳐서 1년에 많아봐야 200명이어서 경쟁률은 최소20대1로 매우높지만 스펙어느정도 되시는 spk학부 미만이신분들은 자대 대학원말고 spk ai대학원 꼭 도전해보세요.
AI대학원도 설카포가 마지노선인가요?
11
- 저도 선배없는 신생랩에서 시작했는데 장단점은 이렇게됨
선배 없으면 장점 - 하나하나 전부 공부하고 하게됨
선배 없으면 단점 - 하나하나 전부 공부하고 해야됨
선배 하나 없이 오로지 나 혼자 해야하는 연구실
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딥러닝 프레임워크 결정
2022.01.16
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3301
안녕하세요. 저는 현재 통합4학기에 들어서는 대학원생입니다. 분야는 자연과학 쪽이에요. 다름이 아니라 딥러닝 프레임워크를 뭘로 정할지가 고민입니다.
작년부터 다른 대학 포닥분이 케라스로 만드신 딥러닝 코드를 받아서 연구를 진행했었습니다. 제 지도교수님은 딥러닝을 좀 더 활용해보고 싶어하시고 저도 재미를 느껴서 계속 관심을 가지고 있습니다.
그런데 찾아보니 요즘은 파이토치를 대부분 사용하는것 같더라구요. 그래서 앞으로 계속 딥러닝을 사용할거면 파이토치로 코드를 짜는게 좋을 것 같다는 생각이 들었습니다.
그러기 위해서는 파이토치를 다시 공부해야하는데, 딥러닝 자체가 제 전공은 아니라서 과연 시간을 투자해서 배울만한 가치가 있는지 잘 모르겠습니다.
케라스로는 코드가 어떻게 돌아가는지 알 수 없다는
단점이 있다고 하긴하는데, 딥러닝 전공이 아니니깐 결과만 잘 나오면 상관 없다는 생각이 들면서도, 미래를 위해서는 대세에 따라야 되지 않나 하는 생각도 같이 듭니다.
혹시 둘 다 써보신 분들이나 딥러닝 전공하시는 분들은 어떻게 생각하시나요?
작년부터 다른 대학 포닥분이 케라스로 만드신 딥러닝 코드를 받아서 연구를 진행했었습니다. 제 지도교수님은 딥러닝을 좀 더 활용해보고 싶어하시고 저도 재미를 느껴서 계속 관심을 가지고 있습니다.
그런데 찾아보니 요즘은 파이토치를 대부분 사용하는것 같더라구요. 그래서 앞으로 계속 딥러닝을 사용할거면 파이토치로 코드를 짜는게 좋을 것 같다는 생각이 들었습니다.
그러기 위해서는 파이토치를 다시 공부해야하는데, 딥러닝 자체가 제 전공은 아니라서 과연 시간을 투자해서 배울만한 가치가 있는지 잘 모르겠습니다.
케라스로는 코드가 어떻게 돌아가는지 알 수 없다는
단점이 있다고 하긴하는데, 딥러닝 전공이 아니니깐 결과만 잘 나오면 상관 없다는 생각이 들면서도, 미래를 위해서는 대세에 따라야 되지 않나 하는 생각도 같이 듭니다.
혹시 둘 다 써보신 분들이나 딥러닝 전공하시는 분들은 어떻게 생각하시나요?
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