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가장 핫한 댓글은?
- 살다살다 이제 지도교수 수저 성분까지 파악해야되네 ㅋㅋ
개천용 스타일 교수님 연구실은 입학 다시 생각해보세요
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- 착한척 하지마
알면서 모른척 했잖아
내가 아니라서 다행이다 생각했잖아
후배가 자퇴를 한다...
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- 박사과정을 진학하게 되면, 지도교수님의 코멘트가 앞으로 작성자분이 받을 리뷰/평가 중 가장 soft한 버전일겁니다.
이런 부분들을 헤쳐나가는것이 맞지 않는다고 느껴지면 이 길은 맞지 않을수도 있어요.
교수님 지도 스타일에 대한 의견을 표출해도 되는걸까요?
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- 연고 박사 출신 서성한ist 교수는 봤어도 그 반대는 거의 못 봤네요 교수가 목표면 연고가 좋을 듯
연대, 고대, 성대 정도 차이면
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- 지금 중경외시급 전전쪽 신임교수들 보면 연고대 학석박 출신들이 많아요. 예전보다 많이 내려왔죠.
이게 무슨 의미인지는 판단 되실거라 생각합니다.
삼성전자 DS 잔류 vs 중경외시 조교수 이직 ?
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- y 이과대 출신인데, 있냐 물어보면 skp->yk는 있음. 내가 정확하게 아는거는 우리과 위로 10년동안 세명. yk->ssh도 없지는 않겠죠. 근데 한국 4년제 졸업자중 90%의 무지몽매한 사람들한테 왜 그런 선택을 하셨죠 질문받고 평생 설명하면서 살아야 할겁니다. 더 멍청한 9% 한테는 실력이 부족해서 다운그레이드 했구나 의심받을거고.
학부 낮춰 대학원 가기도 하나요?
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- NLP 분야에서 연구중인 사람인데, 어느정도 공감합니다...저도 이 분야에 있지만 좀 안타깝기도 합니다.
예를들어, 이 분야는 co-work 이 훨씬 많다고 생각되는데 논문이 오로지 연구만을 위한 co-work 보다는 일종의 비즈니스 수단같다는 생각도 합니다. 그리고 저널논문보다는 짧은 페이퍼/컨퍼런스 중심이라 솔직히 논문의 개수 자체가 불어나는게 타 분야보다 쉬워서 ... 겉으로 보여지는 뻥튀기가 분명히 있죠.
산업적으로도 잘 나가는 분야다 보니 교수님들도 돈을 많이 벌고자하는 욕심있는분들도 많이 봤습니다.
사실 이 분야자체가, 근본하고는 완전히 정반대에 있는 분야다 보니 유독 더 그런 것 같아요... 또한 논문도 정말 주목을 많이 받는 best paper 급을 제외하면 대부분의 논문들은 제대로 설명도 안되는 논문이 큽니다. 재현성도 마찬가지고요.
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
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- 자네나 논문이나 열심히 하시게나.. 과제와 평판이라는 개념을 혹시나 임용 후에 접하거든 깨우침이 있기를.
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
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- 혹시 지능이 조금 떨어지시나요?
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- "MIT 박사“ ”미시간 박사“ ”퍼듀 박사“
”버팔로 대학교 박사“
”시라큐스 대학교 박사“
,,,,
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- 이게 진심이라면 참 불쌍하고 빈곤한 가치관이네요..
정상적인 학자로서는 박사 타이틀 앞에 어느 대학이 붙어있는지 궁금한 게 아니라
박사 타이틀을 달고 무슨 연구를 하고 있는지가 궁금할 것 같네요.
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- 잡마켓 안나가보신 것 같은데, 잡마켓에서 제일 먼저 보는 것이 PhD Pedigree 입니다. 소위 탑스쿨, 탑20를 나왔는지 아닌지요. 그 다음에 PI 이름, 그 다음에 논문이력을 봅니다.
말씀하신대로 실력이 제일 중요하지요. 근데 탑스쿨 나온 사람이 실력이 안 좋을리가 없거든요. 그래서 좀 더 아랫단계의 대학을 졸업하면 탑스쿨 나온사람보다 더 많은, 더 좋은 논문 이력이 필요합니다.
밸런스 게임으로 학교랭킹, PI명성, 내 논문 실적만 고르라면 내 논문실적 > PI 명성 > 학교랭킹 순으로 고르겠지만, 학교랭킹 좋은 애들이 PI도 좋은 사람일테고 논문도 좋은 경우가 많기 때문에 큰 의미가 없습니다.
여튼 이미 들어간 학교라면 열심히 논문실적 채우는 것이 답이고, 학교 간판 운운하는 탑스쿨 학생들은 논문실적 없어서 그거라도 운운하는 것이니 무시하셔도 됩니다. 모두 화이팅입니다 !!
[잡담] 대학 풋볼팀 랭킹이 내 논문 써주나요? (현실적인 주립대 박사 조언)
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- 이런 글을 볼 때 마다 1년 전 저를 보는 것 같아서 답답해서 댓글 남깁니다.
미국 대학원 입시 그것도 박사 입시는 한국 입시랑 정말 달라서 MIT, Stanford를 붙을 실력의 학생이면 당연히 Georgia Tech, UIUC를 붙고 하는 그런 원리가 아닙니다. 즉 반대로 이야기해서 소위 말하는 대학 랭킹에서 아래에 있는 대학교를 다 떨어지고도 탑스쿨을 붙을 수도 있습니다.
그 이유는 박사를 뽑는 기준이 리서치 핏, 추천서, 컨택 및 인터뷰시 분위기, 학점 등등 한국의 수능 처럼 정량적으로 측정할 수 없는 요소로 선발하기 때문입니다.
또한 탑스쿨에 합격할 스펙이 아니라고 말씀드리고 Top 10 아래 부터 쓰라고 말씀드리면 정말로 그렇게 지원하실 건가요? 탑스쿨만 쓸지 50위권 밖의 학교까지 쓸 지 고민하는 것도 아니고... Top 10 학교는 그 어떤 지원자가 와도 그의 합격 가능성을 알 수도, 알 필요도 없다고 생각합니다. 그 시간에 컨택에 집중하시고 SOP/CV 작성에 최선을 다하시다가 지원하시면 됩니다.
감히 조언을 드리자면 최대한 많은 학교 교수님들께 컨택을 하시고 본인에게 관심이 있어 보이는 학교/교수님에게 지원을 하시면 면접도 못 보고 원서비를 날리는 낭패를 예방하실 수는 있습니다. 그리고 학교도 위에서 언습하신 Top 10 학교만 지원하지 말고 원서비 예산이 허용하는한 최대한 다양하게 (탑 20 밖) 쓰시는게 멘탈 관리 그리고 면접 연습 등 여러모로 도움이 많이 됩니다.
마지막으로 언급해 주신 비슷한 분야 비슷한 스펙 (학점 3점대 극후반, 탑컨퍼 1저자 논문)으로 이번에 UC Berkeley (석사 후), Michigan (다박) 가는 사람도 있고요 Top 10만 썼다가 다 떨어지고 재수하는 친구도 있네요. 아시다시피 ML/AI 분야는 경쟁이 정말 치열해서 다들 탑티어 학회 논문 하나쯤은 있어서 더더욱 리서치 핏 및 컨택이 중요합니다.
저도 운 좋게 올해 탑스쿨로 가지만 작년에 이런 고민하면서 낭비한 시간이 후회되네요. 화이팅입니다.
Computer Architecture 분야 미국 박사
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R&D 예산 깎는게 천공때문이라 카더라
2023.09.29
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쓸데없는 연구개발에 돈 투자하지 말고
그냥 미국거 사서 쓰면 모든게 해결된다 했다고…
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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2023.09.29
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2023.09.29
2023.09.29
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