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- ykist님 여기서 이러시면 안됩니다
20 - 개인적인 생각으론 이 건 그냥 랩을 보고 가면 되지 않을까요? 랩 상관하지 않고 학교만 보고 가라면 YK로 갈 거 같긴 한데 학교가 좋고 나빠서가 아니라 서울 생활 때문에요
11 - 두 라인은 보통 같은라인으로 인식되고, 교수님과 실적, 졸업생 아웃풋 보고 가시는게 좋을 것 같습니다. 제 개인적인 생각에는 서울 삶이 중요하다면 yk, 연구에 집중하고 싶으면 ist가 어떨까 싶어요.
14 - 두라인이 같다고 하는데, ist에서 yk 넘어오는 사람은 봐도 yk에서 ist가는 사람은 한명도 못봄. 본인 yk학부생임
19 - 경제적 부분이 많이 고민이라면 ist
동료들과 교수님들 능력치가 중요하면(특히 자대출신 학생들) yk
위에 댓글에도 나와있지만 ist에서 yk오는 교수님들과 학생들은 있어도, yk에서 -ist로는 아무도 안 갑니다. 경제적인 이유로 둘 사이를 고민할 수는 있지만 같은 라인은 아니에요. -ist가 성적이나 경제적 측면에서 가성비가 좋은 선택이라고 생각하고, 다 존중하지만 yk와 동등한 선택지는 절대 아닙니다.
14 - 글쎄요... 서울선호 제외하면 연구환경은 ist가 더좋은것같은데요?
교수입장에서는 수업시수부터 yk는 ist의 두배입니다 (매학기 6학점 vs 3학점). 학생들 인건비 2배이상 지출해야하니 과제 굴리는 갯수도 2배쯤 되고요 (제안서 작업과 과제수행때문에 연구할 시간 뺏기죠). 그럼 ist가 더 연구환경은 좋은것 같은데요?
12 - Ist보다 나은게 서울인거 딱하나인데 그게먹힘ㅋㅋ
19 - 물론 교수님 입장에서 -ist가 '편리하다' 라면 그럴 수 있다고 생각합니다. 수업 시수도 그렇고, 인건비 고려해도 백석님 말씀대로 교수님 입장에서 편리할 수 있으리라고 봅니다.(제가 교수가 아니라서, 교수 입장에서의 연구환경은 모르겠습니다.)
그와 별개로, 제가 말하고자 했던건 -ist를 거쳐 서울로 올라오는 교수님들 뿐 아니라, 학생들도 -ist에서 상경은 할 지언정 yk에서 -ist로 가진 않다보니, 우수한 교수님, 동료들과 함께 할 가능성이 높다는 말이었습니다. 대입 성적이 yk가 더 높지 않냐는 말을 하고자 하는게 아니라, 결국 일방향적인 이동만 있다면, 그를 같은 라인으로 볼 수 있을까요? 저는 이 부분이 의아합니다. 저는 yk학부 나왔고, 자대 인턴하고 타교 와있으면서 본 바로는 ist에서 yk로 올라오신 교수님과 대학원생들은 봤어도, yk에서 ist로 가는 교수님과 학생들은 본 적이 없습니다. 물론 어딘가에 존재는 하겠지만, 반대의 경우에 비해 유의미한 숫자는 아닐 것이라고 봅니다.
서울선호 딱 하나 때문에 라인이 생긴다는 주장에는 딱히 태클 걸고 싶지 않습니다. 다만 백석님께서 말씀하신 '서울선호' 이 하나 때문에라도 기회가 생길때마다 우수한 분들이 지방에서 서울로 올라온다면, 그리고 그것이 일방적인 이동이라면, 명백히 '같은 라인은 아니다'라고 할 수 있지 않을까요?
거듭 말씀드리지만 저는 yk 대학원생 아니고, 현재는 -ist, yk 모두 소속되어있지 않습니다. 어디가서 대학원 라인을 따지며 사람 무시하는 허접한 사람도 아닙니다. 그렇지만 이 글이 분탕글이 아니라 선택해야하는 학생 입장에서 쓴 글이다보니, 지원자 입장에서 충분히 고려할 사항이라고 생각해서 말해보았습니다.
11 - ist가 좋으면 ist가 논문실적이 좋아야되는데 DGU중 탑인 U도 YK보다는 아래고, DG는 성한도 아니고 중경시랑 비비던데 ist가 뭐가 좋은건지 도무지 모르겠음
내가 말하는 근거는 네이처인덱스나 레이든랭킹인데, 반박하려거든 뇌피셜말고 공식적인 지표를 가지고 오세요.
13 - 나 글읽는데 소름돋는데... 정신적으로 문제 있으신거 아닌가요? 세탁기 내용은 몇번이나 말씀하시는지 모르겠고, 이라던지 뭐 중간중간 연결성없는 내용들도 많고, 혹시 정신과 가보시는게 어때요? 진짜 offensive하게 이야기하는게 아니라 진짜 걱정되서 말씀드리는거니까 한번 상담받아보세요
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AI 관련 대학원들에 대한 개인적인 평가
2023.01.26
요새 게시물을 보다보면 AI 대학원 관련 글들이 꽤나 많이 올라오는 것 같습니다.
아무래도 핫한 분야라서 그런듯 하네요.
이 글은 AI분야에서 대학들의 순위를 나열하는 글입니다.
이걸 싫어하시는 분들도 많이 있겠지만 누군가에게는 필요한 정보라 생각되어 짧게 글을 작성해 봅니다.
중요 내용은 AI 대학원을 생각한다면 spk yk 를 고려하는게 나아보인다는 내용입니다.
우선 저는 CV 쪽 연구를 하고 있는 박사과정생입니다.
AI 연구를 하시는 분들은 다들 아시겠지만 주로 top-tier conference를 위주로 학계가 돌아갑니다.
저 또한 탑티어 논문도 다수 가지고 있고 탑티어 컨퍼런스에 여러번 참석해본 사람입니다.
그리고 경험적으로 굉장히 묘한 느낌을 많이 받았었는데요,
의외로 ssh 및 ist 학교들을 컨퍼런스에서 많이 보지 못한 경험적 통계를 가지고 있습니다.
제가 참석한 여러 컨퍼런스에서 논문들을 보다보면 카이 논문이 제일 많고, 서울대, 포스텍, 연고대 까지 주로 본것 같습니다.
궁금해서 약간의 검색을 해봤는데, ML 및 NLP 쪽에서 첨부한 사진 같은 데이터가 있네요. 분야는 살짝 다르지만 제 경험과 완벽히 일치합니다.
(포스텍은 학교 인원이 절대적으로 적으니 논문 수로 평가하는 것은 의미가 없을 듯 합니다. 오히려 인원에 비해 많은 논문을 낸다고 봐도 좋습니다.)
솔직히 말해서 인공지능 분야에서는 "카이 서울 포스텍 / 연대 고대" 이렇게가 압도적이라 느낍니다. (백번 양보해서 적어도 CV에서는 그렇게 느낍니다.)
cs ranking을 찾아보셔도 동일한 순서를 확인하실 수 있고요.
개인적으로 환경은 정말 중요한 요소라고 생각합니다. 주변 사람들이 모두 탑티어 논문을 쓰면 자연스레 본인도 동화되어 목표를 위로 잡고 성장해 나가기 쉽다고 생각합니다.
AI 대학원을 준비하시는 분들께서는 이 점 참고하셔서 진학하시는 것을 추천드립니다.
* 추가적으로 여러 데이터나 경험을 생각해보았을 때 유니스트와 성대도 꽤나 자주 보였던 것 같습니다.
** 한양과 중앙은 AI 대학원이 있음에도 컨퍼런스에서 한번도 본 적이 없습니다.
결론 :
사실 어디를 가도 본인이 잘 하면 괜찮다. 그래도 정보는 찾아보고, 알고 결정하자.
아무래도 핫한 분야라서 그런듯 하네요.
이 글은 AI분야에서 대학들의 순위를 나열하는 글입니다.
이걸 싫어하시는 분들도 많이 있겠지만 누군가에게는 필요한 정보라 생각되어 짧게 글을 작성해 봅니다.
중요 내용은 AI 대학원을 생각한다면 spk yk 를 고려하는게 나아보인다는 내용입니다.
우선 저는 CV 쪽 연구를 하고 있는 박사과정생입니다.
AI 연구를 하시는 분들은 다들 아시겠지만 주로 top-tier conference를 위주로 학계가 돌아갑니다.
저 또한 탑티어 논문도 다수 가지고 있고 탑티어 컨퍼런스에 여러번 참석해본 사람입니다.
그리고 경험적으로 굉장히 묘한 느낌을 많이 받았었는데요,
의외로 ssh 및 ist 학교들을 컨퍼런스에서 많이 보지 못한 경험적 통계를 가지고 있습니다.
제가 참석한 여러 컨퍼런스에서 논문들을 보다보면 카이 논문이 제일 많고, 서울대, 포스텍, 연고대 까지 주로 본것 같습니다.
궁금해서 약간의 검색을 해봤는데, ML 및 NLP 쪽에서 첨부한 사진 같은 데이터가 있네요. 분야는 살짝 다르지만 제 경험과 완벽히 일치합니다.
(포스텍은 학교 인원이 절대적으로 적으니 논문 수로 평가하는 것은 의미가 없을 듯 합니다. 오히려 인원에 비해 많은 논문을 낸다고 봐도 좋습니다.)
솔직히 말해서 인공지능 분야에서는 "카이 서울 포스텍 / 연대 고대" 이렇게가 압도적이라 느낍니다. (백번 양보해서 적어도 CV에서는 그렇게 느낍니다.)
cs ranking을 찾아보셔도 동일한 순서를 확인하실 수 있고요.
개인적으로 환경은 정말 중요한 요소라고 생각합니다. 주변 사람들이 모두 탑티어 논문을 쓰면 자연스레 본인도 동화되어 목표를 위로 잡고 성장해 나가기 쉽다고 생각합니다.
AI 대학원을 준비하시는 분들께서는 이 점 참고하셔서 진학하시는 것을 추천드립니다.
* 추가적으로 여러 데이터나 경험을 생각해보았을 때 유니스트와 성대도 꽤나 자주 보였던 것 같습니다.
** 한양과 중앙은 AI 대학원이 있음에도 컨퍼런스에서 한번도 본 적이 없습니다.
결론 :
사실 어디를 가도 본인이 잘 하면 괜찮다. 그래도 정보는 찾아보고, 알고 결정하자.
국내 AI대학원 순위 (석사기준) 김GPT 25 19 37307
AI 대학원 고민 김GPT 2 12 9445
AI 교수님 김GPT 0 7 6959
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AI 대학원 진학 고민 김GPT 0 2 1220-
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1 8 10832
AI 대학원 질문 김GPT 0 7 3183
인공지능 대학원 선택 김GPT 0 5 6778
<대학원에 입학하는 법> 명예의전당 872 67 151787-
112 36 87566
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