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ai 쪽을 하고 싶은데, 대학원 단과대나 학과가 중요한가요?

2025.07.16

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xx대학교 인공지능대학원 혹은 xx대학교 컴퓨터공학과(부) 같은 곳 소속인 연구실 말고,

화학공학과, 신소재공학과, 에너지공학과 등등 타 공학에 속한 연구실로 진학하는게 문제가 될까요?

뭔가 나중에 취업을 하든, 박사 과정에 진학하든 할 때 디메릿이 있을지 걱정됩니다. 별 문제가 없을까요?

만약에 저기 소속의 연구실로 가더라도 도메인 + ai 쪽으로 할 예정입니다.

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댓글 5개

2025.07.16

간단합니다.

1. 어떤 연구를 하고 싶은지 먼저 정하세요
2. 그 분야 연구실을 찾으세요
3. 그 연구실이 소속된 department에 지원하시면 됩니다

구체적인 수학 계획없이 무작정 AI를 해야겠다 인가요? 그렇게 시작하면 막상 연구 시작해서 적성에 안맞거나 흥미를 못느끼는 리스크가 생깁니다.
디메릿이 무슨 디메릿을 말하는 건지를 모르겠어요.

'배터리 도메인쪽 AI 하려고 배터리공학과 졸업했는데 반도체 도메인 쪽 AI 직무로 취업하면 디메릿 생기냐' 이건가요? 그냥 직무 FIT이 안맞으면 디메릿이죠 당연히.

하지만, '배터리공학과를 나와서 배터리 도메인 + AI를 했는데, 일반 IT 기업에 AI 직무로 취업하면 디메릿 생기냐' 마찬가지 입니다. 그냥 직무 FIT만 맞으면 상관없어요. 굳이 대학원에서 배우고 연구했던 도메인 지식 없이도, 경험 했던 내용들이 취업하고자 하는 곳에 연관성이 있고 그걸 설득력있게 실무진들에게 어필할 수 있으면 상관없죠.

과가 중요한게 아니라, 어떤 연구를 했냐가 중요합니다. 석사 취업이면 산학 과제 경험이 제일 관건입니다. 실무랑 유기적으로 이어지는 경험이기 때문에 대부분 여기서 갈립니다.

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2025.07.16

석사만 할거라는 학부생들한테는 늘 학과는 전통적인 과로 고르라고 합니다. 어차피 석사하면서 아주 딥하게 딥러닝을 할 일도 없지만, '저 화공과 대학원 나왔고 거기서 분자 합성 관련된 ai 연구 하다 왔어요' 하는 지원자를 현대차에서 뽑으려고 할까요? 뽑으려고 할 수도 있는데, 그러면 그 학생이 화공과에서 배운 도메인 널리지는 아무 짝에도 쓸모가 없습니다. 본인의 강점이 하나 사라지는 셈입니다. 그래서 정말 취업이 본인한테 제일 중요한 토픽이면, 그냥 컴공 가라고 합니다.

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2025.07.17

간단하게 생각해서
컴공/AI -> 딴 과에서 AI는 쉬운데
반대는 어려움. 취업문이 좁아힌다고 생각하면됌.

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