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.
카카오 계정과 연동하여 게시글에 달린 댓글 알람, 소식등을 빠르게 받아보세요
댓글 22개
넉살좋은 마이클 패러데이*
2023.01.26
대학은 물량 말고 per capita도 있으면 좋겠네요
대댓글 3개
넉살좋은 마이클 패러데이*
2023.01.26
물량이야 인원 제한 없는 K나 S같은 대규모 대학이 당연히 높을테니
대담한 코페르니쿠스*
2023.01.26
S나 K도 AI붐 이전부터 AI쪽에서 알아주던 일부교수 몇명이 말도 안되게 다작하는 형국이라 저런 그래프로 해당 대학 교원들의 평균수준이나 역량을 평가할 수 없습니다. 그리고 교원들의 AI 연구역량을 대학간에 온전하게 비교하려면 산학협력 연구나 컨소시엄 형태의 연구실적은 빼고 저자구성이 각 대학소속 교원들로만 이루어진 논문위주로 비교평가 해야죠. 그러나 분야 특성상 워낙에 독립연구보다 협동연구가 활발한지라, 소속교원들의 순수한 AI 연구역량 이라는 것 자체가 비교불가능하죠.
2023.01.26
카이는 규모도 규모인데 평균적으로 랩 하나하나 실적도 엄청나지요.. 몇몇랩이 지나치게 엄청나서 그렇지;;
2023.01.26
출처 알려주실 수 있나요?
팔팔한 빌헬름 뢴트겐*
2023.01.26
그 어떤 학과던지 한국은 spk/yk가 압도적이죠. 아주 마이너한 학과나 분야 빼면.
2023.01.26
ist 중 하나인데 저 숫자는 아닌거 같은데 가까운데만 봐도 저 숫자 보다는 많음.
개인적으로는 생각 하는 이유는 비전 하는 사람 인원수가 아예 다를거임. ai 신생랩이 더 많은거 같아서 인원수가 적은 느낌임
ai에서 비전이 메이저 같아 보이지만 nlp랑 vision 합쳐도 전체 파이의 20프로임. 비전 외에 다른 류의 ai를 연구 하는 연구실이 많은거 같음. 다학제학문에 응용하는 연구나 코어 한 연구를 할수도 있음.
IF : 1
2023.01.26
AI 응용 분야도 넣고 판단해봐야되지 않을까요.
2023.01.26
어디서 발표했는지, 언제기준인지,1인당 논문수인지는 알려주셔야 하지 않나요..
대댓글 2개
2023.01.26
인당 논문수가 아니라 1인당 논문수로 비교하는게 더 정확할거 같은데
2023.01.26
인당 논문수가x>전체 논문수가
2023.01.26
인풋은 당연히 spk yk ssh-ist 인건 알고있지만, 어떤 기관에서, 언제, 어떤 분야를 기준인지도 모르고, 1인당이 아닌 전체수를 기준으로 이렇게 단순비교하시면 서열 메기기 이상의 의미가 있나요? 누군가에게 필요한 정보를 위해 올렸다고 하면서, 근거가 위 그래프와, '본인의 경험적 통계' 라고 하는건 좀...
2023.01.26
ㅋㅋㅋAI의 전형적인 체리피킹
대댓글 1개
2023.01.29
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
2023.01.26
글 전반적으로는 공감하면서도 뭔가 질보다 양으로 평가하게 되는 판국이 된거 같아 씁쓸하네요
집요한 스티븐 호킹*
2023.01.26
분명 포스터 개수일텐데, 저 논문들 중 오럴 비율은 얼마나 되는지 궁금하네요.
2023.01.27
ist는 애초에 학부에서 대학원 과정을 거쳐 졸업을 한 사람이 아직 많이 없음. 대충 많아봐야 학부 2기에서 3기정도가 박사과정 졸업을 했을 듯?(ist에서 학부가 가장 빨리 생겨난 GIST학부 1기가 31살~32살정도 됌) 뿐만아니라 윗분 말처럼 사람 자체가 적어서 논문 가지고 비교하면 안되고 1인당 피인용수 같은 것으로 비교를 해야하지 않을까요?
2023.01.27
카이스트 학석박 졸업(전자과 인데 AI 디비전 전에 졸업)하고, 충청권 지방 국립대 교수로 갈 수 있었지만 S전자에서 AI 개발로 일하고 있는 지나가는 행인입니다. (연봉차이가 ㅎㄷㄷ)
좋은 대학 + 논문 잘쓰고는 딱 필드 나가기전까지만 유효합니다. 필드에 나와보시면 학생때 다뤘던 문제처럼 깔끔한 것도 없고, 최신 방법론 쓸일도 거의 없습니다 (예를 들어, 몇일전 세간을 흔들덨던 Forward feeding 기법 등).
이밖에 도메인 놀리지를 베이스로 해서 설비로부터 DB 구축, 병렬화, 백단-프론트단까지 커버해야합니다.
유수대학원에 진학해서 좋은 교수님 및 좋은 동료들과 공부하는 것은 전적으로 동의하나, 필드에는 그 외에도 정말 다양한 기능이 많고, 학생때 특정 주제로 혼자 논문 쓰듯이 혼자 할 수 있는 일은 거의 없으니 모두 기능이 있습니다.
원하는 AI 대학원을 못나왔더라도 꿈을 이루시길 바랍니자!
대댓글 1개
2023.01.28
안녕하세요. Data Analytics 공부하고 있는 박사생입니다. AI 개발 일하신다고 해서 주제와는 관련 없는 질문을 하나 해볼까합니다.
회사마다 다르겠지만 Research 부서에 들어가서 AI를 연구하는 것과 그냥 AI부서에 들어가는 것이 어떻게 다른가요?
침착한 박경리*
2023.01.28
훑어보니 2021년도 자료군요. 저건 NLP쪽 탑 논문 출판 정리자료라고 매년 올라오는 데이터입니다. 누가 1저자로 제일 많이내고 누가 저자로 가장 많이 참여하고 이런거 올리는 곳인데... AI도 분야가 너무 다양하고, 1) NIPS나 ICML같이 NLP 논문이 극소수만 발표되는 학회들의 자료도 일괄적으로 순위에 매기는 시스템, 2) IR, Library Science, IS 같이 NLP 인접 분야 자료가 전혀 반영되지 않는다는 단점이 있습니다.
2023.01.29
저거 순위 qs ranking에서 가져오신건데 교수가 직접 사이트에 등록안해놓으면 카운트가 안됩니다. 부정확한 랭킹 자료에요
2023.01.26
대댓글 3개
2023.01.26
2023.01.26
2023.01.26
2023.01.26
2023.01.26
2023.01.26
2023.01.26
2023.01.26
대댓글 2개
2023.01.26
2023.01.26
2023.01.26
2023.01.26
대댓글 1개
2023.01.29
2023.01.26
2023.01.26
2023.01.27
2023.01.27
대댓글 1개
2023.01.28
2023.01.28
2023.01.29
대댓글 1개
2023.02.01