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가장 핫한 댓글은?
- 이상한 교수님을 만나셨네요
소리 지르는 지도교수님
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- 까스라이팅을 당한 학생의 모습...
소리 지르는 지도교수님
32
- 교수가 이상한사람이 맞습니다. 하지만 하나 당부드릴건 비단 연구실뿐 아니라 나중에 회사에서 이직하거나 할때도 이전에 있던곳을 안좋게 말하는건 지양하시는게 좋습니다. 당사자를 안좋게 보는경우가 많아서요. 특히 교수 세계는 매우 폐쇄적이고 좁아서 교수님들끼리 확인차 얘기가 나오면서 일이 이렇게 된듯 합니다.
소리 지르는 지도교수님
19
- 얼마나 오랜시간을 있는지보다 중요한게 얼마나 효율적으로 그 시간을쓰는게 더 중요합니다.
일주일에 70시간 궁댕이 붙이고있어도, 중간중간 유튜브 보거나 커피마시러다니거나 흥청망청 시간흘리는 시간이 많으면 무슨 소용일까요? 스스로는 "난 70시간이나 연구실에 있어!"라고 할진몰라도 본인만족일뿐이죠.
제가 한국에서 학위받은 연구실은 자유출퇴근이였습니다. 저도 연구실에 꽤나 오랜시간 있었지만, 평소에는 적당히 중간에 쉬엄쉬엄했기 때문에 순수 연구시간이 엄청난지는 모르겠네요. 다만 바쁠때나 디팬스 받기 일년전부터는 정말 오랜시간 연구실에서 실험했던것 같네요. 그래도 연구실 분위기도 자유롭고 편했어서, 연구실에 오래있는게 전혀 부담되지는 않았습니다.
졸업이후 지금은 미국탑스쿨에 있는지 좀됐는데 여기는 하루에 6시간 일하는 미국인 친구도 있지만, 이친구는 그시간 내에 휴대폰도 안보고 밥도 안먹고 일만 합니다. 그러고 깔끔하게 퇴근하죠. 과연 이런 생활하는 친구가 하루 10시간 흥청망청 쓰는 사람보다 못한다고 할수잇는지 모르겠어요.
물론 가장 대단한건 하루 10시간넘게 집중해서 일만하는건데, 이러면 정말 번아웃 오기 쉬운것같아요. 지금랩에 중국인 포닥 한명은 이런데 대단하다고 생각해요.
박사 학위 동안 주 몇 시간을 순연구시간에 쏟으시나요?
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- 그.. 설령 맞는말이어도 그런식으로 말하면 욕먹을텐데요..
좀 세상을 순수하게 보면서 삽시다. 꼬아보지말고요.
애들이 징징거릴수도 있죠 열심히 하는 학생들도 있을거고요.
박사하는게 뭐 대단한거 하는줄 아네
25
- 솔직히 너무 맞는 말임 ㅋㅋㅋ
박사하는게 뭐 대단한거 하는줄 아네
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- 본인은 대단한 사람이라 일침 놓고 계신거군요
박사하는게 뭐 대단한거 하는줄 아네
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- KY는 이미 서로 간격이 너무 많이 벌어졌네... 노벨상도 그렇고
2023, 2024 세계대학 순위 (4곳의 평가순위 합산)
18
- 대학랭킹은 각 학교 본부들의 로비실력에 지대한 영향을 받는 지표입니다.
저런 랭킹 백날 들이대도 연대-성대가 PK보다 좋은 학교고 세종대-영남대가 지스트-디지스트보다 좋은 학교라고 생각하는 사람 없잖아요?
세계대학랭킹이 이름 첨듣는 외국대학들 순위 궁금할때나 찾아보는거지 SPK가 어쩌고 YKSSH가 어쩌고 훤히 꿰고있는 우리가 저걸 참고할 이유가 있나요? 저거 평가한 외국 할배들이 연세대랑 카이스트 중 어디가 더 좋은 학교인지에 대해 한국 대학원생들보다 더 잘 알 이유가 있나요?
우리는 저기 나열된 학교들의 수준을 이미 너무 잘 알고 있습니다.
그렇기에 이 순위는 국내대학들의 실력을 나타내는 게 아니라 대학랭킹들의 부질없음을 나타내는 지표라고 보는 게 맞습니다.
2023, 2024 세계대학 순위 (4곳의 평가순위 합산)
22
- 전적으로 동감하는데 다만 딱 한가지 아주 중요하게 지적하고 싶은건 논문 척척 잘쓰는 사람도 빡치는건 매한가지입니다. 다만 징징거거리느라 날리게 되는 시간과 기회비용이 아까울 뿐이죠. 혹여나 이 논리가 연구계에 돈을 더 안넣어도 된다라는 채용되길 바랍니다.
연구 힘들다 월급이 어쩌고 징징징
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AI 연구하시는분 생각을 듣고 싶습니다
2023.11.26
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AI에 대한 지식이 적어 글의 주장이 논리적이지 않을 수 있다는 점 미리 양해 부탁드립니다.
AI나 데이터과학이라는 것이 결국 데이터를 넣고 학습을 시키면 성과가 나오는 구조인데
결국 중요한것은 학습의 방법보다는 데이터 그 자체인것 같습니다.
인간의 학습에서 공부하는 방법도 중요하긴 하나 결국 머리좋고 공부량 많은 사람이 잘하는 것처럼
질 좋고 양 많은 데이터와 NPU를 가져올 수 있는 자본이 있는 미국이나 중국이 우세할 수 밖에 없는 것 같습니다.
역전파를 통한 가중치 조정 알고리즘의 발명 이후로 AI 방법 학습론에 혁신이 있었다고는 생각하지 않습니다.(제가 무지해서 그런 것일수도 있고요)
그렇다면 국내를 포함한 세계 각국은 어떤 목적으로 AI를 연구하는 것인지 궁금합니다.
특수한 상황에 적합한 소규모 AI를 개발한다고 보아야 할까요?
아니면 알고리즘의 개선방안을 연구한다고 보아야 할까요?
AI나 데이터과학이라는 것이 결국 데이터를 넣고 학습을 시키면 성과가 나오는 구조인데
결국 중요한것은 학습의 방법보다는 데이터 그 자체인것 같습니다.
인간의 학습에서 공부하는 방법도 중요하긴 하나 결국 머리좋고 공부량 많은 사람이 잘하는 것처럼
질 좋고 양 많은 데이터와 NPU를 가져올 수 있는 자본이 있는 미국이나 중국이 우세할 수 밖에 없는 것 같습니다.
역전파를 통한 가중치 조정 알고리즘의 발명 이후로 AI 방법 학습론에 혁신이 있었다고는 생각하지 않습니다.(제가 무지해서 그런 것일수도 있고요)
그렇다면 국내를 포함한 세계 각국은 어떤 목적으로 AI를 연구하는 것인지 궁금합니다.
특수한 상황에 적합한 소규모 AI를 개발한다고 보아야 할까요?
아니면 알고리즘의 개선방안을 연구한다고 보아야 할까요?
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