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- 오퍼부터 받은 다음 고민하시지요 ㅋㅋㅋㅋ
듀크 vs 미시간 vs 조지아텍
14 - 저걸 미국식 한국식으로 이분화하는 부분부터 박사 후 10년도 아니고,,, 박사 저년차 같은데...
박사 따고 10년 후에 사회 생활 하면서 깨닫게 되는 교수에 대한 팩트
32 - 댓글 왤케 부정적이야 맞말인데 ? 사람 능력 차이 그리 안 큰데.. 인간 관계가 매우 중요하지
소위말하는 "머리좋은 학생"들이 명심해야되는거.
18 - 취지는 좋으나 그건 님이 말씀하시는게 아닌데요... 웃기는 분이네;
박사가 박사에게 겸양을 가지라고 하는거지 이딴 똥글쓰며 그리말하면 되겠습니까?
랄까 애초에 박사가 저학년 무시한다는데 이글은 그냥 자격지심으로 보입니다.
쉽게 말해 고졸이 대졸에게 고졸 무시하지말라고 똥글쓴 수준이라는거죠.
대졸들도 고졸 무시한적 없듯이 석박도 딱히 대졸들 무시한적은 없는데;
학계에 있다고, 학력이나 학벌이 좋다고,
40 - 꺼드럭 거리지 마라.
학계가 산업 덕분에 존재한다면, 산업 역시 학계가 축적한 지식 덕분에 발전한다. 반대로 ai처럼 학계가 하나하나 쌓아 올린 분야도 있다.
서로 의존하는 관계에서 왜 유독 한쪽만 감사하고 봉사해야 하는건지?
대부분의 사람들이 현실에 가로막혀 학계로 안 온 덕분에 우리가 연구를 할 수 있다고? 무슨 현실을 말하는지 모르겠으나 그게 돈뿐이라면 선생께서는 아주 좁은, 그것도 얕디얕은 풀에 속한 사람들만 본 건 아닌지. 리서처들 사이의 가장 큰 벽은 번뜩이는 직관과 지능이다.
산업에 있는 사람들을 존중한다면서, 그들을 현실의 벽 앞에서 학문적 꿈을 포기한 사람으로 묘사하는 것부터가 오만함.
누군가는 운이 좋아 학계에 갔고, 누군가는 그러지 못해 인더스트리에 갔다는 생각 자체가 이미 학계에 우월한 지위를 부여하는 것 아닌가.
겸손을 말하기 전에, 자신의 말에 숨어 있는 우월의식부터 돌아보자. 고작 서울대 인문대 교수의 말에 기대려고 하는 것도 웃긴데
꺼드럭거리지 마라.
학계에 있다고, 학력이나 학벌이 좋다고,
41 - AC하고 있습니다. 사실관계를 명확히 하자면 적어도 AC한테는 비율에 대한 안내가 나온 적 없습니다. Desk rejection 사유가 있어보이는 걸 flag하란 initial check에 대한 안내는 받았고 지난주가 듀였습니다.
비율에 대한 안내가 만약 진짜로 나갔다면 AC 아니라 그 위 SAC한테 나갔을 수는 있겠네요. 개인적으로는 본문처럼 ai slop에 대한 desk reject을 더 적극적으로 해야한다는 것에 공감합니다.
올해 ICLR 리뷰 과정
5 - 그게 좋은 교수 맞는데요? 극단적으로 안좋은 인성 교수들 말고요
좋은 교수와 좋은 연구자는 다른거 같네요
6 - ai 시대에 교수역할이 과제(좋은)따오는 거 말고 남은게 있나
좋은 교수와 좋은 연구자는 다른거 같네요
5 - 이번에 AI쪽 무슨 큰 학회에서 세계 대학교 무슨 순위를 세웠는데, KAIST가 압도적으로 높았어요. (세계3위) / 서울대는 30몇 위.
AI라면 카이스트 추천드립니다.
카이스트 와 서울대
5 - 과제 수주 잘해오시고, 학생들을 진정으로 사랑하시는 교수님이 좋은 교수라고 생각이 드네요.
그런 분들이 많지 않다는것은 알지만, 요즘 초임 교수님들 보면 최대한 학생 편의 봐주시려고 하는것 같아서 점점 방향성이 좋아지는 것 같네요.
좋은 교수와 좋은 연구자는 다른거 같네요
4 - 학부는 서울대 대학원은 카이스트
이게 정석입니다.
학부는 설떨 카는 봤어요 카떨 설합은 없는듯
학부 서울대>카이스트
석/박 카>설
카이스트 와 서울대
5 - AI로 한건 제안방법과 응용이 허술하니? 허술하다 정교하다는 뭐를 기준으로 판별하는지 상세하게 적어야지... ai가 생성한 글처럼 뭔가 밋밋한 결론이네; 전혀 dedicated하지 못해
학회지 논문 AI writing 인지 아닌지 구별 하는 방법 중 하나
7 - 이런 글이야말로 ai 가 생성한 글이라는 것을 알려주는 작성자의 큰그림이 아닐까
학회지 논문 AI writing 인지 아닌지 구별 하는 방법 중 하나
7
대학원 수업(coursework)에 관해서...
2024.09.06

흔히 어떤 수업을 들을 지 선택하는 문제에 대해, "대학원 수업은 많은 시간 안 들이고 편하게 무난한 학점을 받아갈 수 있는 수업이 좋다"라는 식의 조언을 듣는 걸로 알고 있습니다.
제가 속한 연구실 분야와 관련이 있는 수업이 개설되지는 않습니다. 그러다보니 저 또한 같은 조언을 들었습니다.
저도 수업 수강에 너무 많은 시간을 투입하는 건 연구에 도움이 되지 않는다는 데에 동의하는바입니다. 예상치 못하게 시간이 굉장히 많이 소요하게 된 수업 + 강의 제목과 계획서와 다소 다른 방향으로 진행되는 수업으로 시간만 크게 소요되고 얻어간 것에 대해서는 그다지 만족스럽지 못했습니다.
도움이 될 거라고 생각했던 수업도 어차피 기대했던 내용을 깊이있게 다루지 않을 수 있다는 생각하니 수업으로 뭔가 얻을 수 있을거라고 생각하면 안되는 건가 하는 회의감이 들더군요.
그래서 남은 수업들은,
- 편하게 들을 수 있는 수업들
- 연구분야와 직접적인 관련은 없어도 연구에 도움이 될 수도 있을 것 같은 범용성있는 수업들(예를 들어 최적화 알고리즘, 수학, 데이터 활용관련, AI등)
중에 어느 쪽을 수강해야 할 지 고민중입니다.
다른 분들은 어떻게 생각하시나요?
-
152 18 68500
교수대신 미국 빅테크에서 일하는 이유 명예의전당 153 105 107274-
101 20 46221
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