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캘리포니아 대학들은 진짜 모아 보면 웃긴거 같음
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- AI학과면 경쟁률 높지 않나요?
그리고 아무나 갈 수 있는 곳은 없습니다..
지방대생이 카이스트 ai 석사 붙었다고
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- 카이ai면 연고대에서도 아무나 못가는데
이런 글 쓰는 애들은 학부 설잡대가 인생업적인 애들일듯
지방대생이 카이스트 ai 석사 붙었다고
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- 교수는 아니지만 비슷한경험을 해서 댓글남겨요
저도 학부시절 조언도 많이 해주시고 하셔서 박사졸업이후에 인사드리러 갔을 때 너무 반가워하시더라고요!
그 인연으로 학과세미나도 한번 초청해주셔서 후배들앞에서 발표도 한번 했었고요
아마 박사님께서도 교수님께 연락드리고 한번 인사드리면 정말 좋아하실것 같네요
졸업한지 7년 된 학부생이 박사가 되어 교수님께 연락드리면
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- 저 같으면 결혼합니다
졸업한지 7년 된 학부생이 박사가 되어 교수님께 연락드리면
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- 인생 편하게 사시려고 하네요.
석박 진학 후에 석사 전환이 흔치 않은 건 아닙니다.
다만, 현재 이미 머리속부터 인생 쉽게 사려고 교수한테 사기치려는게 본인 스스로도 알고 이런 질문을 하실 것 같네요.
박사 진학하는 순간부터 교수님은 당신과 박사까지 미래를 설계하고 계실 겁니다.
특히 신생랩에서 박사 진학 예정자가 석사로 이탈하는 건 엄청난 큰 손실이죠.
본인만 생각하지말고 교수님께 솔직하게 말씀하시길 바랍니다.
석박통합으로 진학후 석사 디펜스 졸업하면 안좋게 보나요?
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- 이건 신고감 맞음
고용노동부에 본인 회사 일 시키는 교수님 신고 가능한가요?
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- 그.. 편하게 사려고 한다는 부분은 맞는데요
저 계획을 그대로 미리 말씀드려서 의견을 여쭙는다는 것 자체가 어떻게 보일지 물어본 겁니다.
글을 읽고 댓글 주셨으면 좋았을텐데요.
석박통합으로 진학후 석사 디펜스 졸업하면 안좋게 보나요?
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- 실적 말고 정말 학위 자체만 노리고, 학교 네이밍 꽤나 낮춰서 들어가기전에 4년 졸업 교수님이랑 약속하고 들어가면, 진짜 열심히 하면 못할 것도 없을 것 같네요
좀 불쾌한 질문일 수 있습니다
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- CVPR oral 경험 한 번으로 교수 임용 가능한 수준인가요?
NCS 본지 한편으로는 교수 임용 가능할텐데, 실제로 그런 사례도 봤고
나는 진지하게 CVPR 오랄은 NCS 본지급 난이도라고 생각함.
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- 우리나라는 이래서 안됨
어느 정도 높은 저널에 못내면 실패한 연구인가요?
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- 솔직히 데이터는 100개중에 1개 잘나온거 체리피킹할 수도 있고 잘나오게 측정하기+플랏하기로 조작은 아니지만 얼마든지 포장가능하고 그렇게 논문내는사람들 수두룩함. 논문 읽을때 그걸 캐치하고 비판적으로 읽을 줄 아는게 실력이고, 데이터는 좀 비판적으로 보되 그 논문의 아이디어를 눈여겨 봐야지.
요즘 상위 저널들 데이터 의문이 많이 든다
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- 윗분말대로 논문들을 볼때 좋은건 좋게 보고, 또 안좋은건 안좋게 보는 법을 기르는게 좋습니다.
저도 그런시기를 겪었지만, 오히려 적당히 알고 논문한두편써보고나서 우쭐해질때가 가장 위험할수도있습니다. 저도 딱 글쓴이분같은 시기에 학회가서도 다 아는것처럼 굴다가 지도교수님한테 여러가지 조언을 받기도 했고요. 지금 자리에 와보니 제가 그때 얼마나 부족했었는지도 알게됐습니다.
재현성이 어렵다고 그 논문의 가치가 떨어지는건 아니기도 하고요. 재현성이 안좋으면 왜 안좋을지, 혹은 그 샘플은 왜 좋은성능이 나왔을지, 그럼 어떻게 할지 등등을 고민하는게 좋습니다. 또한 많은경우 레시피의 가장 핵심인 부분을 고의적으로 숨기기도 합니다.
요즘 상위 저널들 데이터 의문이 많이 든다
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ssh대 컨택 후 준비
2022.12.17
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이번에 3-2학기를 마쳤고, 제가 생각해도 spk를 컨택할려면 많은 노력이 필요할 것 같습니다.
현재 학점도 그저그런 학점이며, 학부생 인턴 관련 분야 경험도 없는 상황에서 마음을 굳히고 하고 싶은데 그게 쉽사리 포기가 안됩니다.
김박사넷의 많은 글들을 보았지만, 아직도 헷갈립니다.
만약 spk를 준비한다고 하면 관련 자대 학부연구생을 하거나, 학점을 최대치로 끌어올리는 노력을 할 것 같고,
ssh를 간다고 하면 대학원 가기 전 연구자로서 필수 역량(글쓰기, 독서, 영어, 관련 전공 지식)에 대해 더 치중할 것 같습니다.
연구자로서의 필수 역량이 대학원 가기 전 준비가 안 되어있으면 대학원 생활에 여파가 큰지 여러분들의 고견을 묻습니다.
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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