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- 맞습니다 people에게 easy하고 happy하게 deliver하는 ability는 human이 더 잘할 수 있습니다.
솔직히 AI가 님들보다 똑똑한데
14 - Top 20-30이면 닥미국이죠
SNU vs 미국 TOP20-30 direct PhD
23 - 이게 질문이라고 올리는건가 ㅋㅋㅋ 당연히 미박이죠
SNU vs 미국 TOP20-30 direct PhD
16 - 무조건 런 칩니다. 랩에 사적인 관계가 엮이는게 최악이죠.
다만 마무리를 해당 사례처럼 부정적으로 하면 안 되겠네요. 해당 연구와 랩 환경이 본인과 맞지 않고, 그로 인해 자신은 물론 랩에도 부정적인 영향을 미치게 될 것을 우려한다고 둘러댈 것 같아요. 여기서도 물고 늘어질 것 같긴 한데... 음... 화이팅;;
저에게 계속 놀아달라고(?) 하는 PI 도망가야하나요
11 - 뭔가 사대주의가 아니라 서구권에서 뽑히는 참 좋은 논문들을 읽다보면 간단한데 대박이더라고요.
다만 중국에서 뽑힌 논문들을 읽다보면 아 좋긴 좋은데 이렇게까지..? 싶습니다
개인적느낌인데 한국분들이 논문을 어렵게쓰는
20 - 연구가 적성이 아니다 싶으면 과감하게 결단하라
인생 살다보면 한번쯤 길을 잘못 들 수도 있지
석사 첫학기 밖에 안지났으면 그렇게 많이 돌아간 것도 아니다
노력도 안해보고 쉽게 포기하는 것도 좋지는 않지만
되지도 않는데 끝까지 포기하지 않는 것도 미련한 거다
대학원 자퇴하면 지도교수도 아쉽기는 하겠지만(약간의 손해)
적성도 안맞고 연구센스도 없는 대학원생을 억지로 끌고가는 것이 오히려 더 큰 손해일 수 있다
지도교수 눈치 보지 말고 본인이 하고 싶은 걸 해라
대신 대학원 관두고 다른 일을 한다고 해서 뭔가 쉽게 될 거라 착각하지 말자
세상 모든 일은 쉬운 일이 결코 없다
그 나름대로 애를 써야 하고 힘들게 노력해야 뭔가를 이룰 수 있다
그래도 자신의 적성과 주변환경에 따라 임피던스가 잘 맞아서 좀 더 수월한듯 이뤄질 수는 있겠지만
그게 무엇인지는 직접 부딛쳐보면서 스스로 깨달아야지
스스로 연구는 적성에 맞지 않고 남들 보기에도 폐급이라고 생각된다면
대학원 선택은 1트에서 실패했다고 생각하고 다른 일을 알아보는 것도 괜찮다
아직 젊으니까 아직은 좀 더 기회가 있는 편이다
석사 입학했는데 너무 잘못된 선택을 한것같아 도망치고싶습니다
10 - 군대나 사회에서는 더 심해요. 그냥 참으세여
교수님 손버릇 때문에 너무 힘듭니다..
16 - 최소 40~50대 이상 어른들은 실내에서 모자쓰기, 학교에 슬리퍼신고 오기 이런거 어릴때부터 맞으면서 자란 세대임.
아무리 대학원이 직장까지는 아니라고 하더라도 모자는 실내에서 벗는게 winwin임. 꼰대를 떠나서 기본적인 예의고, 연구실은 교수가 사장이기 때문에 교수에 맞추는게 맞음. 정 싫으면 본인이 나중에 임용되서 연구실 차려서 그런거 터치 안하면 됨.
교수님 손버릇 때문에 너무 힘듭니다..
9 - 상상력이 참 좋으신 듯.
제 1 저자가 대부분인 사람은 마이너스인가요?
12 - 어짜피 인공지능학회들이 자초한 일임. 말도 안 되는 정책 (저자가 리뷰하거나 학부생이 리뷰하거나)을 하지 않나 처음부터 리뷰풀을 견고하게 가져가면서 엄격하게 심사해야 하는데…
논문 패턴이 대부분 정해져 있고 구현도 토이 예제 수준이면 충분한 그런 연구라는 것은 당연히 인공지능이 잘 할수 밖에 없음. 요즘 AI 논문 작성하는데 LLM가지고 금방 쓰지 않나?
ACL, Neurips, CVPR… 나중에 부끄러울 학회가 안 되게끔 반드시 조치가 필요해 보임.
acl 도 ai에 뚤렸네...
9 - 주저자 논문만 있으면 인성/사회성에 문제가 있나 생각하게 되죠
제 1 저자가 대부분인 사람은 마이너스인가요?
22 - 누가 꺼려함? ㅋㅋㅋ
근데 천재, 엘리트일수록 AI발전 꺼려하는건 맞는듯
12 - 근데 인서울 중하위 라인에서 4점대면 자대 안갈거같은데요
중위권 사립대 대학원 운영 4년차에야 비로소 깨닫는 것들
18
지방대 출신 AI 대학원 컨택 조언드려봅니다.
2024.07.18

저는 지방대 출신이고, 학점은 4.4정도 되었습니다.
다만 여러가지 실적들이 많이 있었고(SCI논문, 그외 객관적으로도 우수하고 달성하기 힘든 실적이 운으로 따라왔습니다), 이를 기반으로 당당하게 카이스트랑 포스텍 AI 대학원 둘다 합격했네요.
물론 과거 저도 불안해서 김박사넷에 합격 가능성 물어봤는데, 대부분이 학부 이야기 하면서 안된다 안된다 이러한 이야기가 많았지요.
지금 돌아보니, 학부가 저보다 좋지만 실적이 객관적으로 밀리는 사람들이 그랬을 수도 있고, 어딘가 꼬여있거나 닫혀있는 사람들이 그런것 같아요.
그래서 김박사넷에서 안된다는 말은 믿지마시고, 그냥 믿고 앞으로 나아가는걸 추천드립니다.
각설하고, 우선 컨택에 대해서 설명드립니다.
저는 둘다 컨택 안하고 들어갔습니다.
자대생이 아니면, AI 대학원 컨택은 정말 힘들어요.
저도 한20통 보내봤는데, 대부분이 답장도 없으셨고, 답변이 있어도 합격후 연락해라, 인턴 후 너가 합격하면 뽑는다 라는 말을 많이 들었습니다.
그래서 그냥 컨택 안하고 들어갔습니다.
그래도 괜찮냐 하실 수 있는데, 우선 포항공대는 컨택의 의미가 유의미 할 수는 있지만, 서류 합격, 필기 및 인성 면접 합격 이후 진짜 전쟁이 시작됩니다.
여기서는 사전 컨택보다는 눈치게임, 그리고 면접 전쟁이지요. 보통 논문을 읽고 리포트를 써오라거나 그걸 가지고 인터뷰를 진행합니다.
그래서 여기서 내가 우수한 답변과 마음에 들면 합격이고, 아니면 떨어집니다.
저는 운이 좋게, 포항공대에서 좋은 연구실에 면접봐서 경쟁 뚫고 최종 합격 했습니다.
카이스트는 조금 다릅니다. 사전 컨택된 사람들이 많고, 대부분이 자대생 혹은 SKY, ssh급 학부생들 중 우수한 학부생 출신이 많아서 여기선 내정자들을 밀어낼만한 메리트가 있어야 합니다.
다만, 기존에 제 메일을 읽어 보지도 않았던 교수님들이 그래도 최종합격했기 때문에, 그래도 회신을 주거나 기회를 주십니다.
이때, 내가 얼마나 내가 우수함을 보여주는가가 핵심인것 같습니다.
이때도 경쟁에서 잘 이겨내서 컨택을 성공하고 지도교수님을 잘 정해서 마지막은 카이스트로 선택해서 갔습니다.
입시 난이도는 카이스트보다는 포스텍이 높아 보여요.
필기 준비도 엄청 힘들었고, 그 이후 컨택이 정말 어려워요. 다만 상당히 공정하게 컨택 기회를 열어줍니다.
그래서 잘 이겨내면 좋은 결과를 얻을 수 있다는 장점이 뚜렷한것 같아요.
반대로 카이스트는 입시 난이도는 많이 어렵지는 않았어요.
서류 잘 작성하고, 면접때 모르는건 모른다고 솔직하게 말하고, 아는것은 안다고 상세하게 말하니 어찌 저찌 합격하게 된것 같아요.
과거에 카이스트랑 포스텍이랑 고민 많이 했습니다.
행복한 고민이라고 하실 수 있지만, 두 대학의 메리트가 많이 달라요.
포스텍의 경우 재정이 매우 탄탄하고, AI대학원은 모든 학생들이 다 풀펀딩으로 학교를 다니는 걸로 알고 있습니다.
반면 카이스트는 국가 예산에 영향을 좀 받는 느낌이 있는 것 같아요. 특히 올해 인건비 삭감되니 뼈가 시리네요.
그래서 포스텍은 안정적으로 석사 및 박사과정을 마칠 수 있는 것 같구요, 카이스트는 연구 실적이 다방면에서 뛰어나다 보니까 저는 연구만 보고 들어가게 되었습니다.
물론 포스텍도 많이 뛰어난 교수님들과 실적이 있지만(컴퓨터비전 그래픽스 분야는 포스텍 특정 랩 두곳이 탑이지요), 제 관심 연구분야는 카이스트가 좀 더 뛰어났던 것 같아요.
요즘 포스텍을 많이 깎는 글들이 보여서 조금 남겨보자면, 산업공학계열은 확실히 카이스트가 앞서있는것 같긴한데,
포스텍 AI는 확실히 건재하고, 매우 우수한 대학임은 확실한것 같아요.
산업공학은 영...아닌것 같긴합니다만...
무튼, 후배님들은 여기서 합격할 수 있나요? 를 묻는건 어리석은 질문같고, 내가 포기하지 않고 끝까지 달려간다면 무조건 원하는 목표에 다다를 수 있으니 넘어지지 마시고, 앞으로 정진하시길 기원해요.
그리고 김박사넷의 날카로운 댓글이나 분탕에 너무 깊게 몰두하지 마시길...
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