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- 이공계 이야기하는건데 KY는 인간적으로 빼자...
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- 일론머스크 얘기를 하려면 교수들 중에도 탑급 찍는 교수랑 비교를 해야지. 허접한 니네 지도교수가 아니라.
그리고 그런 지도교수를 둔 학생 본인은....?
교수들 존나 우스운 거
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- 맞긴해..일반적으로 아카데미아의 업무량을 기업인들에 비교하면 실례임.. 스타트업 씬이랑 학계 둘다에 관여되어있는데 내가 보니깐 창업자들은 회사 사이즈 상관없이 교수보다 일 적게하는 사람 없음
교수들 존나 우스운 거
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- 교수도 교수 별로 다름.
강의+과제 수주/유지+논문+연구지도+다양한 학교 일+외부 학회활동 인맥관리 모두 열심히 많이 하는 교수들은 왠만한 회사원보다 업무량 많음.
문제는 회사원보다 교수가 업무량 편차가 훨씬 커서, 일 많은 사람은 죽어나고 안하는 사람은 진짜 안함.
교수들 존나 우스운 거
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- 명함 하나 없는데, 사업하면서 결정까지 안하는 교수 보면 진짜 토나온다. 데드라인 가까이 와서 이거 이렇게 할까요?? 카톡 보내면 씹음. 그래놓고 데드라인 넘겨서 어 그렇게 하세요. ㅋㅋㅋㅋ 결정할 줄 모르고, 책임 회피만 하는 도망자 집단임.
교수들 존나 우스운 거
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- 교수가 명함도 없이 불알 두쪽 덜렁 하고, 사업한다고 돌아다니면 이게 어떻게 사람구실을 하는지 의문임. ㅋㅋ
교수들 존나 우스운 거
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- 진짜 스타트업 보면 기절할듯, 회사 무서워서 학교 온거임. ㅋㅋ 아마 가능하면 사회가 무서워서 엄마 뱃속으로 도망갈 인간들임.
교수들 존나 우스운 거
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- 엄마친구 아들은~ 공부 12시간해서 서울대갔는데 넌 왜 안되니?
이거랑 무슨차이임?ㅋㅋ
교수들 존나 우스운 거
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- 교수가 학생들보고 젊어서 잠 좀 덜자고 너의 미래를 위해 하루에 20시간씩 일하는게 어떠냐고 하면 꼰대에 굇수라고 하며 탈출각이라고 하겠지?
멍청하다는 소릴 듣고 싶지 않으면 알아서 짜져있어라
너는 왜 새해부터 욕을 먹고 사냐?
교수들 존나 우스운 거
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- 연구핏 잘 맞고 펀딩도 박사 기간 동안 RA 보장될거 같으면 걍 지금 붙은 학교들 그냥 가요. 거기 거절하고 재수해서 님이 말한 “탑스쿨” 간다는 보장도 없고, 특히 요즘 같이 미국 비자 정책이나 연구 예산 문제가 언제 어떻게 바뀔지 모르는 상황에서 겨우 이 정도 학교 차이 가지고 재수하는게 현명한지 모르겠네요. 어차피 이미 지금 붙은 학교들에서 박사, 포닥 하고 “탑스쿨”에서 교수하는 사람들도 있을걸요. 글에서 언급한 학교들 수준이면 어디 대신 어디 간다고 학교 이름만 가지고는 인생 크게 안바뀝니다. 차라리 나는 이 교수 밑에서 이거 연구해야겠다 개별 “랩”을 보면 모를까. 단, 지금 RA가 아니라 TA로 펀딩 오퍼 받은거면 좀 생각해볼지도.
다이렉트 미박 합격했는데 네임밸류가 아쉬워서 석사 후 재지원 고민입니다
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- 재지원했을때 지금 붙은 학교들도 붙는다는 보장이 없습니다.
지금 붙은 학교들이 작성자분이 조기졸업을 했기때문에 포텐셜을 높게 보고 오퍼를 준 것일 수도 있습니다.
언급하신 학교들이 절대 네임밸류로 손해보는 학교들이 아닙니다. 가서 얼마나 잘 하는지가 더 중요합니다.
국내석사 후 재지원 하는게 오히려 독이 될 수도 있습니다. 석사 하는 동안 실적 잘 뽑을 수 있을지는 미지수입니다.
다이렉트 미박 합격했는데 네임밸류가 아쉬워서 석사 후 재지원 고민입니다
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- 컬럼비아일 것 같네요. 거기가 이상하게 한국인 많이 붙이고 굴리는 느낌이더라고요.
소위 탑4도 좋지만 탑20 들어갔다고 해서 네임밸류 떨어져서 잘 안풀릴 것 같대면 그만큼 추한게 없습니다. 그런 가치관으로 탑스쿨 들어간대도 다른 “밑 레벨“ 연구자들을 얼마나 깔보게 될 지도 가늠이 안되네요.
자고로 연구하는 사람이면 세상이 다 틀려도 내가 진리를 보이겠다는 야심도 필요합니다. 내가 내 학교 랭킹을 끌어올리겠다는 포부요. 실제로 진짜 대가들은 자기가 몸담아왔던 학교를 빛나게했습니다. 저어기 구석에 박힌 주립대도 무시안당하는 이유를 자기 존재자체로 만드는 사람들이요.
다이렉트 미박 합격했는데 네임밸류가 아쉬워서 석사 후 재지원 고민입니다
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skp 바이오ai
2023.04.02
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컨택이 되어서 한달 후에 인턴 예정입니다.
skp이고 랩 분야는 바이오ai입니다만 생물,화학지식보다는 그 정보들을 이용한 ai기술에 좀더 치중해있다고 하셨습니다.
중경라인 컴퓨터공학 출신임에도 학부에 ai관련수업이 거의없어서 이전부터 독학을 하긴했는데 아직 실력적으로 많이 부족합니다. 한달남은 시점에서 비슷한 랩에 계신 분들의 조언을 얻고자 합니다.
랩 논문들에 나온 내용을 최대한 이해하고 돌려보는게 좋을까요, 혹은 전반적인 ml,딥러닝,데이터 공부를 더 해서 역량 키우는게 좋을까요?
skp이고 랩 분야는 바이오ai입니다만 생물,화학지식보다는 그 정보들을 이용한 ai기술에 좀더 치중해있다고 하셨습니다.
중경라인 컴퓨터공학 출신임에도 학부에 ai관련수업이 거의없어서 이전부터 독학을 하긴했는데 아직 실력적으로 많이 부족합니다. 한달남은 시점에서 비슷한 랩에 계신 분들의 조언을 얻고자 합니다.
랩 논문들에 나온 내용을 최대한 이해하고 돌려보는게 좋을까요, 혹은 전반적인 ml,딥러닝,데이터 공부를 더 해서 역량 키우는게 좋을까요?
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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2023.04.02
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2023.04.02
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