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욕좀 해주십사 해서 첨으로 글 써봅니다.

너그러운 밀턴 프리드먼*

2022.11.04

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티오도 받아놓은 상황에서 서류 합 후 이제 면접만 남은 상황입니다.

교수님께서 진입장벽이 있는 분야라 이번학기에 컨택한 사람이 저밖에 없었다고 알려주셨고,
어떤 과정으로 입시 신청하라고 추천도 해주셨고,
현재 어떤 과제를 하고 있고, 연구실 장점 같은 것들 많이 알려주시고,
저의 연구 주제에 대한 이야기와 연구실 핏이 맞다고 말씀해주셨고,
대학원생분들과도 따로 커피 마시면서 1시간 정도 이야기 나누고, (그 대학원생분들이 후에 교수님께 좋은 말 많이 해주신 것 같아요)
면담때 대학원생분들께 새로 들어올 친구라고 소개도 해주셨습니다.

입시에서 합격만 하면 분위기가 뭔가 당연히 들어갈 것 같은 분위기인데요.

문제는 면접입니다. 면접에 전공면접을 얼마나 물어 볼 지에 대한 데이터가 전혀 없습니다.
해당 학부 (타랩실 포함)대학원생분들께도 여쭤봤는데 면접 때 어떤 걸 요구했는지 데이터를 구할 수가 없었습니다.
자대생 분들은 자소서 기반 면접이 대다수였고, 타대생이나 학점이 조금 낮은 분들은 전공 관련해서 조금 물어봤다고 합니다.

대외활동, 학위 논문, 프로젝트, 인성면접 관련해서는 모두 준비가 되어있는데,
전공 면접 분야가 정해지지가 않아서 뭘 얼마나 깊게 또는 얕게 공부해야 할 지 감이 안 옵니다.

전공 공부 했던 것들 보고는 있는데 집중도 너무 안되고 하루하루를 허투루 보내고 있는 것 같고, 혼자서 준비해서 그런가 많이 불안하네요...

욕이라도 좋으니 한 말씀 부탁드립니다.

글 읽어주신 분들 모두 행복하고 건강한 하루 보내셨으면 합니다!

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댓글 10개

대담한 마르틴 하이데거*

2022.11.04

전공은 대충 기본만 하면 됨

대댓글 3개

너그러운 밀턴 프리드먼작성자*

2022.11.04

답글 감사합니다! 기본만 하다가 좀더 공부하면 깊이 있게 공부하게 되고, 이게 나올까 저게 나올까 이런 걱정하다보니 또 집중력도 흐려지네요. 그래도 기본에 좀 더 충실해보도록 하겠슴다.
대담한 마르틴 하이데거*

2022.11.04

진짜 요구하는건 기본이고 4학년때 배우는 응용류 과목은 거의 안물어봄
너그러운 밀턴 프리드먼작성자*

2022.11.04

막 깊게 공부할 필요는 없다는 말씀이시군요!
능글맞은 마이클 패러데이*

2022.11.04

정보 얻어서 마음 놓고 싶으시면 어떤 전공인지 정도는 얘기하셔도..?

대댓글 4개

너그러운 밀턴 프리드먼작성자*

2022.11.04

ai 대학원 입니다!
대충 머릿 속에 있는 건
ML (metric, normalization, dimension reduction, Decision tree, SVM, optimization, Random forest, K-means, Ensemble),
DL (cost function, activation function, normalization, backpropagation, gradien descent, overfitting),
CNN (CNN structure, 연산, filter, kernel, stride, pooling, padding, weight initialization, batch normalization, fine tuning)
알고리즘 (Sort, BFS, DFS, Dijkstra, Minimum spanning tree)
자료구조 (linked list, hash, heap, stack, queue, graph, tree)

입니다. 생각나는대로 적어봤어요.
능글맞은 마이클 패러데이*

2022.11.04

아 뭐 솔직히 저정도면 충분하신 것 같은데요, 면접이 언제시죠?

얼마 안 남았을 것 같으니 다른 책은 추천 못 드리겠고,
이미 아실 지도 모르겠지만 Ian goodfellow "Deep Learning" book에서 Part 1이 Applied Math and Machine Learning Basics이거든요?
기본적인 선대/통계, ML 기본 내용 다루고 있으니까 추천드릴게요.
선대 20p, 확통 27p, ML 기본 67p 정도라 적당히 빠르게 읽으시면 충분하실거에요.
능글맞은 마이클 패러데이*

2022.11.04

사실 면접에서 수학 지식에 대해서 딱히 깊게는 물어보진 않을 것 같은데, 적어도 어떤 측면에서 ML/DL 쪽에 활용될 수 있는지 정도는 알아가면 훨씬 낫지 않을까 싶네요. 이런 측면에서는 "Mathematics for Machine Learning: Part1"이 ML쪽이랑 잘 연결지어서 기술되어 있긴 한데요, 아무래도 빡세게 1~2주 정도는 잡아야될 것 같아서 말씀을 못 드리겠네요 ㅎㅎ;;

시간 상 책들이 조금 버겁다면 Linear Algebra / Probability & Statistics / Vector calcus 쪽이 ML/DL이 어떻게 쓰이는지 정리한 한글 / 영어 포스팅 참고하시는 것도 좋을 것 같아요 !
너그러운 밀턴 프리드먼작성자*

2022.11.04

아유 너무 감사드립니다.. 선대쪽은 eigen value, eigen vector, SVD 등 알고 있긴 한데, 막상 면접에서 이부분이 관련 분야의 어디서 쓰이는지에 대한 물음은 답이 준비가 안되어있네요. 책도 참고해서 읽어보겠습니다. 감사합니다!!!
넉살좋은 로버트 후크*

2022.11.04

전공서를 한 두 바퀴 돌렸다면 2/3학년 때 배운 공업수학/선형대수를 추천 드립니다.

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