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가장 핫한 댓글은?
- 저 같으면 결혼합니다
졸업한지 7년 된 학부생이 박사가 되어 교수님께 연락드리면
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- 솔직히 데이터는 100개중에 1개 잘나온거 체리피킹할 수도 있고 잘나오게 측정하기+플랏하기로 조작은 아니지만 얼마든지 포장가능하고 그렇게 논문내는사람들 수두룩함. 논문 읽을때 그걸 캐치하고 비판적으로 읽을 줄 아는게 실력이고, 데이터는 좀 비판적으로 보되 그 논문의 아이디어를 눈여겨 봐야지.
요즘 상위 저널들 데이터 의문이 많이 든다
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- 등두드리는거, 악수도 포옹처럼 상황에 따라 기분 나쁜 스킨쉽이 될수도 있죠.
본인이 기분이 좋지 않았는데 좋게 포장 할 수도 없죠.
어차피 그냥 여러 학생중 1명이니, 이메일 하나 파서 교수님한테 직접적으로 본인의 경험과 의사를 전달하고 사과를 받는게 가장 좋은 시나리오라고 생각하내요.
교수의 포옹 흔한가요?
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- 그냥 넘어가도 될일같은데 굳이싶음.
교수의 포옹 흔한가요?
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- 외국살다온 교수인가보지;; 여긴 무슨 씹선비들만 있음?
교수의 포옹 흔한가요?
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- 동성이면 넘어가도 될듯하나 이성이라면 교수가 문제 있는거지. 원래 문제 많은 애들 집단이긴 한데
교수의 포옹 흔한가요?
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- 에휴 졸업식 끝나고 한번했다고 ㅋㅋ 사회생활 참~ 잘할듯
교수의 포옹 흔한가요?
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- 사회생활은 저걸 그냥 넘긴다고 잘하는게 아냐
터진 입이라고 진짜
교수의 포옹 흔한가요?
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- ㄴㄴ 많이보구요 실제 영향도있습니다
최근 임용된 케이스를 보니. 논문실적이 전부는 아닌 듯
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- ㅋㅋㅋ 약간 고딩때 공부시간 자랑하는사람 같네
만약 저렇게 진심으로 하고 실적 못뽑으면 자괴감올듯ㅋㅋ
평일 9 to 11, 주말 쉬면 너무 적나요?
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- 진짜 꼬였다. 그리고 실적 당장 못내면 어때요.
포텐셜 키웠다고 생각하면 되고 그것도 아니면 진짜 내길이 아니구나 생각할 기회가 되죠.
열심히 하는게 무조건 이득인데 참...
평일 9 to 11, 주말 쉬면 너무 적나요?
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- 공감합니다. 제가 포텐셜이랑 핏으로 임용된 케이스라서요. 논문실적은 질>양이고, 양은 생각보다 덜 중요한 느낌. 공저자의 리스트가 다양하고 해외공저자들 있는것 어필이 되었구나 + 주제핏이 잘 맞아서 뽑혔구나가 임용되고 느껴지더군요.
최근 임용된 케이스를 보니. 논문실적이 전부는 아닌 듯
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- 교수님이 corresponding author로 모든 책임을 지시니 우선 교수님이 선택하는 것이고요.
교수님들의 경험에 의해서 내린 판단이라고 생각합니다.
먼저,
1. 글에서부터 풍기는 석사 졸업 예정자의 논문 내고 도망가는 경험
"저는 석사 졸업을 하기 전 빨리 논문 투고를 하고싶은데 "
"저도 어느정도 동의합니다만 석사 졸업을 하기 전에 논문 투고를 빨리 하고 싶은 것도 사실입니다."
이럴 경우, 부족한 수준으로 제출한 논문 리부탈은 나중에 본인이 하실 생각이 있으신가요?
2. 정말로 수준이 부족하다.
추가하고 내는 게 맞다고 생각합니다.
3. 교수님의 완벽주의성
보통 논문은 장점이 많은 논문보다 단점이 없는 논문이 억셉이 됩니다. 부족한 부분이 보이는 순간 태클이 걸리기 때문이죠. 교수님도 이를 알기 때문에 완벽하게 대처를 하고 싶은 겁니다.
제가 경험한 수십명의 석사과정들이 논문 던지고 취업하고는 하기 싫어하는 사람이 너무 많아 정말 스트레스 많이 받습니다.
자 대안이 있습니다. 공동1저자 또는 1저자를 다른 학생한테 주고 나가세요.
하지만 아깝죠? 나중에 불평불만 내가 다했는데 어쩌고저쩌고 하겠죠?
지금 완벽히 끝내고 제출하세요.
논문 투고는 전적으로 교수님 재량인가요?
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AI 석사 취업
2025.03.15
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AI 분야 석사 과정중인 학생입니다.
요새 취업이 다들 힘들다고해서 정말 걱정이 많네요.
저는 석사 과정동안 총 5편의 논문을 작성하여
소위 말하는 탑 컨퍼런스에 투고하여
모두 리젝을 당했습니다..
리뷰 점수는 대부분 좋게 받았는데
항상 마지막엔 AC가 리젝을 주더군요..
결과적으로 논문 0편으로 석사 졸업을 하게 될 것 같은데
이 스펙이면 현실적으로 리서처는 힘들까요..?
학부 때도 리서처 전부 떨어져서 대학원까지 왔는데
논문 0편이면 학부 졸업 때랑 스펙이 똑같은 것 같아 걱정이네요.
물론 케바케라는 것은 알지만..
졸업도 얼마 안 남고
앞 날이 깜깜해보여서 글자 좀 적어봅니다.
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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