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- AI 모르면 조용히 하세요. GPT같은 거대 모델이 당신꺼 학습하고 튜닝되서 카피킬러까지 전달된다는 수준낮은 의심하기전에 카피킬러에 걸리는 이유를 고민하세요
교수님 제발 제 논문좀 GPT한테 쳐넣지마세요...
94 - 본인 글도 징징대는 글인데!?
여성 연구원들은 왜 이렇게 징징거리는거 같죠
35 - 단순합니다. 징징대는 남자는 징징대는 인간이라고 기억했고, 징징대는 여자는 징징대는 여자라고 기억했을 뿐입니다.
자신의 인지적 편향을 교정하지 못하는 건 부끄러운 일이 아닙니다. 꾸준히 노력해보세요.
여성 연구원들은 왜 이렇게 징징거리는거 같죠
45 - 연구한다는 사람이 데이터로 나온 것도 아니고 경험을 기반으로 그런 얘기하면 안됩니다. 박사과정 중인 사람들보다 수준이 낮네요.
저는 여자 지도교수와 함께 미국 탑스쿨에서 공부 중인데 누구보다도 연구를 보는 폭이 넓고 하나의 현상을 갖고도 다양한 추상적인 질문을 던져줍니다.
여성 연구원들은 왜 이렇게 징징거리는거 같죠
26 - 저는 통계적으로 반대의 경험을 했습니다. (남성연구원들이 자존심을 앞세우면서 틀린거 인정 안하거나 지적받으면 감정적으로 굴고 징징거림) 근데 그걸 특정 집단에 일반화하지는 않아요.
여성 연구원들은 왜 이렇게 징징거리는거 같죠
21 - 남자들은 왜이렇게 징징대는 글을 인터넷에 올리는지 모르겠어요
여성 연구원들은 왜 이렇게 징징거리는거 같죠
17 - 제 경험으로는 연구실에서 흔히 말하는 '폐급'은 모두 남자였는데 저는 남자 연구자들은 폐급이라고 일반화하지 않습니다 남자라는 성별의 특성이라고 생각하지 않고 똥 밟았다고 생각하고 말아버립니다. 이후 만나는 남학생들에게 편견 갖지 않고 공정한 기회를 줍니다. 작성자님이 평소에 여성혐오적 편견을 갖고 있으면서 주변의 경험을 편견 가득하게 바라보고 계신거면서 '여자'라는 성별적 특성으로 일반화하지마세요 이런 글 쓰고 싶으면 디씨인싸이드, 일베에 가서 작성하시는게 더 나을 듯 합니다 거긴 동조해주시는 분 많을테니까요
여성 연구원들은 왜 이렇게 징징거리는거 같죠
15 - 심사는 원래 운입니다. 네이처/사이언스 자매지에 제출해도 대가랩에서 제출하면 리뷰어들도 다들 대가와 친분이 있는사람들이다보니 엄청 젠틀하고 편하게 오는 마술을 볼수있습니다. 그래서 보통 본인들이 박사과정때 지도교수 이름빨로 쉽게 내다가, 본인이 내다보니 엄청나게 공격적인 리뷰들을 보면서 배워나가기도 합니다.
여튼 저도 IEEE Access를 석사과정때 제출했는데 지금생각해보면 리뷰어가 Transactions에 제출한것과 큰차이없이 빡세게 왔던것이 기억납니다. 이것도 여러가지 리뷰어 운때문이라 생각합니다. 저도 리뷰어로 참석하기 시작할때는 잘 몰라서 저널/학회 수준고려안하고 엄청 세게 질문하기도 했었고요. 좋은저널에 갈수록 오히려 믿을만한 리뷰어한테 가고, 그 리뷰어들은 본인 경험에 따라서 저널/학회에 따라서 리뷰수준을 조절합니다. IEEE Access는 애매한 커리어의 리뷰어한테 많이 보내게되는데, 이사람들이 가끔 access인거 신경안쓰고 엄청 빡세게 리뷰하는 경향을 보이는것 같기도 합니다.
IEEE Access 하나도 안 쉬운 거 같아요
10 - 용에게 가도 꼬리보다 올라갈수도 있고, 뱀이 되어도 머리가 못될수도 있답니다.
용의 꼬리 뱀의 머리 고민입니다
9 - 아직 보시니 대학원생이시고 논문 많이 안써보신거 같은데.. 다양한 저널에 많은 논문을 쓰다보면 저널간의 수준 차이는 확실하게 느낄겁니다.
그리고 어떤 저널이건, MDPI니 머니 뭐든 SCI급은 그냥 쉽게 쓴다고 되는 저널도 아님을 알 수 있구요.
여기 김학사넷에서만 잘 모르는 학생들이 뭐 NCS 미만 잡이니 Q1이하는 가지고 있는것 만도 못하니.. 그러죠.
실제 학계나 교수임용, 신임교원, 현직 교수들 다 보면 논문 하나 쓰는데 굉장히 많은 시간과 노력과 재능이 필요합니다.
IEEE Access 하나도 안 쉬운 거 같아요
8 - 존나게 굴리는 연구실인데 과제도 많아서 거기서 착안한 아이디어가 많은가봄 한달에 한번 랩미팅이면 좋은 편임 단 교수가 피드백을 잘 해주느냐가 중요 그리고 석사가 q1이면 말도 안되는 실적임나게 굴리는 연구실인데 과제도 많아서 거기서 착안한 아이디어가 많은가봄 한달에 한번 랩미팅이면 좋은 편임 단 교수가 피드백을 잘 해주느냐가 중요 그리고 석사가 q1이면 말도 안되는 실적임
교수님 지도가 없어 보이는데 논문 잘 나오는 랩실
9 - 1. 학생들 사이에 분위기가 좋음. 교수가 별말안해도 서로 동기부여되서 으쌰으쌰 하는게 정말 중요함. 이게 무조건임. 결국 연구는 학생이 하는거지 교수가 하는게 아님. 교수는 말그대로 '지도'교수임.
2. 교수가 그래도 양질의 과제를 따오고 있는듯. 말만 R&D인 과제들 많은데 과제하면서 연구결과 잘 나오는 그런 생산적인 프로젝트를 잘 물어와야함.
3. 교수가 신경안쓰는 것처럼 보여도 내부에서 효율적으로 잘 지도하고 있을 가능성도 있음. 1번과 함께 교수가 방향 잘잡고 정리해주면 3번으로도 충분함.
교수님 지도가 없어 보이는데 논문 잘 나오는 랩실
13 - 대학원을 다녀 본 적이 있는건가 의심될정도로 시각도 좁고 지가 모든걸 다 아는것마냥 써놨네 ㅋㅋ
좋은 논문 본다고 너가 그 논문을 쓸 순 없다
9
ai 전공은 고민 해보셔야 합니다.
2023.07.08

제가 대학원 신입생 일때도 ai가 핫해진 후였습니다.
저는 레드오션 분위기가 스멀스멀 올라와서 졸업을 최대한 빨리 했습니다.
다른 분야도 그렇지 않냐라고 하는데 수요와 공급이 제일 중요합니다.
예를 들면 제가 생각하는 수요와 공급이 좋은 분야는 반도체 쪽이고 안좋은 분야는 생명 쪽 인거 같습니다.
반도체는 삼전 하이닉스 쉽게 가는거 같고 생명 쪽은 일반적으로 포닥 나가는거 같습니다.
ai는 대부분의 학교 학부에 ai학과가 생겼고 대학원에도 ai 학과가 생겼습니다. 더 이상 컴공의 하나의 전공 만큼의 공급이 아닙니다. 조만간 1-2년뒤에 ai 대학원생들이 박사 졸업 할 것이고 ai학부에서 대부분 ai대학원을 가면 더 많아 질 것입니다. 다른 과에서도 ai를 많이 쓰니깐 더 많아 질겁니다.
지금 채용 된 분들은 ai가 뜨기전이거나 초창기 한학교에 몇개 없던 ai랩에서 졸업 하신 분들입니다. 경쟁이 많이 적었습니다.
사기업, 정출연, 교수 1년에 뽑는 인원은 한정되어 있습니다. 더구나 사기업에서 뽑는 인원을 많이 줄었습니다. 많이 채용을 이미 했습니다. chatgpt 효과도 있을 겁니다. 거대 기업 위주로 ai가 방향이 잡히면 일반 대기업에서는 분석이나 모델링 위주로 ai채용 수요가 없을거라 생각합니다.
다른 분야도 재미난게 많을 겁니다. ai는 도구로 사용할수도 있습니다. 이런부분도 생각해 보시면 좋을거 같습니다.
가볍게 두서 없이 적었습니다. 이해 부탁드립니다.
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2023.07.08
2023.07.08
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2023.07.08