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- 대통령이 바뀌고 나서 뭔가 제대로 돌아가기 시작하는 듯
지난 정부는 모든 측면에서 다 나사 빠져있었는데
한국 피지컬 ai 협회 출범 ㄷㄷㄷ
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- 신고에는 다 이유가 있다
한국 피지컬 ai 협회 출범 ㄷㄷㄷ
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- 이미 많이 무너졌죠.
학교나 학과들 끼리도 전쟁입니다.
BK따고 집단과제 따오고 해야 하는데 학벌만 좋고 실적 없는 교수 옆에 있어봐야 도움이 안되거든요.
국내박사도 서성한 급 이상이면 이제 이슈가 되지도 않습니다.
다만, 실적이 비슷할 땐 아직도 미박이나 학벌 따지고요.
실적이 눈에 띄게 차이나면 실적 우선인 것이 당연한 것이 되었습니다.
적어도 이공계는요.
그래서 박사까지 갈꺼면 랩 실적을 많이 봐야 하는 겁니다.
요즘 확실히 학위 출신대학보다 실적 많이 보는듯
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- ? 실적을 내면 출신 상관없이 상위대 임용도 문제 없다고 말하는건데, 실적 잘내는 사람은 결국 SKP 출신들이 압도적이라 말하는건 도대체 무슨 논리이신지? ㅋㅋㅋㅋ 내가 SKP 출신들이 실적 잘내는 사람 많은걸 부정한것도 아닌데? 정신승리라고 말하기 전에 본인 논리부터 파악하시길.
요즘 확실히 학위 출신대학보다 실적 많이 보는듯
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- 오... 자살 ㄱ
교수 꼬셔서 내연녀됐음
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- 그리고.. "부하직원 상황을 다 이해해주면서" "혼내는 것" "사과를 해야하나" 같은 어휘로 미루어 짐작하건데 평소 후배를 본인의 명백한 아랫사람으로 여기시고 본인과 동등하게 대하지는 않으셨을 것 같군요. 후배도 기분과 감정, 인격이 있는 한 인격체입니다. 작성자분이 입맛대로 키우는 게임 캐릭터가 아니에요.
감정과 인간관계에 정답이 있는것은 아니지만, 저라면 '그런 상황인 줄 모르고 한마디 보태서 미안하네' 라는 감정이 먼저 들었을 것 같습니다. 물론 후배분이 평소에 아무런 이유도 없이 본인 감정을 툭툭 드러내면서 무슨 말만 하면 상처받았다고 징징대는 편이라면 얘기가 달랐겠지만, 평소 밝고 씩씩한 분이셨다고 하니 그렇지도 않은듯하구요.
후배와 사이가 틀어졌습니다
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- 역시 대학원생이 가장 자신감이 충분하고 가장 한가하다 라는 것을 또 한 번 증명해주네요.. 인생 미리 스포해드리면, 사회로 나가면, 그 때 내가 왜 그렇게 생각했지? 하실 겁니다. 선배들도 다 똑같이 겪은 과정이니 대학원 생활 잘 즐기시기 바랍니다.
하브넷에 과제 떨어졌다고 징징거리는거 귀엽네
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- 신경 쓰지 마세요. 그 후배가 귀인을 못알아보는 겁니다. 열심히 좀 하란게 그리 기분 나쁠 말인가 싶네요. 보통 저런 사람들이 잘될 가능성이 매우 낮기도 하고, 따라서 후에 작성자 분 앞길 망칠 일도 없습니다. 저 후배도 손절하길 원하는 것 같은데 그냥 두세요. 못 알아먹는 사람 굳이 어루고 달래서 가르칠 필요 없습니다.
후배와 사이가 틀어졌습니다
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- 학부생이라 했다가 개발 업계에 있다 하고 ㅋㅋㅋ 이런 컨설팅은 돈주고 해야되는거 알죠? 어디 학부생인 척 하고 공짜로 정보얻으려고 합니까….
코딩을 취미로 하는 학부생입니다. 궁금한게 있어 글 올려 봅니다.
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- 아뇨. 공동 1저자는 equal contribution입니다. 독자가 임의대로 이름 순서를 가지고 기여를 판단 하는 것은 지양해야 합니다.
공동 1저자여도 이름이 제일 앞에 나와있으면 그 사람이 실험 주도한 사람인가요?
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- -IST(카이 제외)는 학부는 SSH 밑이고 대학원은 SSH와 비슷하거나 살짝 아래 느낌으로 보시면 맞습니다
-IST 훌리 논쟁은 주로 성균관대와 한양대랑 있고 YK 훌리 논쟁은 주로 포스텍이랑 주로 있죠
ist 대학원 수준?
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- 타대생 입장에서
ykssh: 자기들끼리 연대가 너무 강함. 타대생이 가서 연구활동에 잘 낄 수 있을까 의심스러움.
ist: 미국느낌. 내가 어느대학 출신이건 상관없이 연구에 참여할 수 있는 분위기
ist 대학원 수준?
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- 아웃풋은 랩바랩이라 학교 단위로 비교하긴 어렵고
인지도는 yk가 높고 연구환경은 ist가 좋다 생각합니다.
개인적으로 ssh은 ist 다음인거 같아요.
ist 대학원 수준?
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머신러닝 / 딥러닝 할때 필요한 수학이 무엇이 있나요?
2022.12.13
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안녕하세요.
문과에서 공대로 전과하여
머신러닝 / 딥러닝을 공부하려고 합니다.
수학은 별로 자신이 없지만
그래도 한번 열심히 해보려고 하는데
처음부터 하려니 너무 막연해서
전략적으로 필요한 부분만 먼저 하고 견문을 넓히려고 합니다.
나름 알아본 결과
통계, 선형대수, 미적분 정도 필요하다고 하는데 맞나요??
저 세 과목 중 공부하는 순서는 상관없을까요?
문과에서 공대로 전과하여
머신러닝 / 딥러닝을 공부하려고 합니다.
수학은 별로 자신이 없지만
그래도 한번 열심히 해보려고 하는데
처음부터 하려니 너무 막연해서
전략적으로 필요한 부분만 먼저 하고 견문을 넓히려고 합니다.
나름 알아본 결과
통계, 선형대수, 미적분 정도 필요하다고 하는데 맞나요??
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김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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