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가장 핫한 댓글은?

지금 AI 전공하는거 위험하다고 생각함?

2021.09.30

19

4775

yk 기계과 출신인데

AI 대학원 생각하고있긴한데

왤케 불안하지, 거품이 너무낀거같아

지금은 계속 AI,ML하는데

이미 CS학부졸업한 친구들은 이미 혜택 다받고 졸업하고 취업했는데

너무나도 많은 학생들이 이미 공부시작하고 나보다 빨리 졸업할거고

5년뒤까지 그 많은 인력을 다 포용할수 있을만큼에

산업이되려면 계속 비즈니스 모델이 확실해야되는데

실체가없고 돈이안되는 프로젝트를

기업이 과연 돈이 안되는걸 알면서 계속 진행할까

미국은 다르겠지만, 한국은 미래가 꽤 암울해보여 ㅠㅠ

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댓글 19개

2021.09.30

미래는 어떻게 될지 아무도 몰라요.
그런데 요즘은 다들 각자가 가진 domain knowledge에 deep learning을 tool로 적용해서 쓰는게 너무나 빨리 일반화되고 있는 중이라, AI전공자에 대한 수요가 얼마나 있을지는 모르겠네요.

과거에 한때 반짝했다 지나간 수많은 이름과 AI가 같다고 생각하진 않지만,
전공하는 분들 입장에서는 참 불안할 것 같습니다.

지금 취업하는 중이라면 여기저기 찾는데가 참 많기는 한것 같아요.
한가지 단점이라면, AI가 아닌 다른 분야의 기관에 취업했을 때
길게보면 그쪽 관련 지식 부족으로 고전할 수도 있습니다.
주류에 속하지 못할 수도 있구요. 제 분야에서는 그런 분위기인걸로 알고 있어요.

대댓글 1개

2021.09.30

IT버블과 단순 비교하는건 실례일수있지만, 사실 근본은 크게다를게 없다고 생각해요. 그래서 걱정이 많이 됩니다. 실체가 없는 (제품화가 이루어지지않고있는) 공부기때문에 사실, 지금 코로나 때문에 제조업이 힘들고 많이 침체되어있기에 상대적으로 많이 부각받고 있는것 같기도하고.. 지금 박사 따신분들은 많이 행복하실것 같긴한데 제가 취업하게 될 5 년뒤는 정말 혼돈일것 같네요 솔직하게 ㅠㅠ 미국에서 학교를 나온것도아니라 해외취업도 많이 힘들거고 낙동강 오리알이되는건아닌지 ㅠㅠ

2021.09.30

"제대로" 할 수 있는 사람은 아직도 몇 없음

대댓글 2개

2021.09.30

이게 맞음

2021.09.30

제대로 실현시킬수 있는 사람이 있을까 하다는게
문제같음..
산만한 유클리드*

2021.09.30

걍 좀 해봐.. 보니까 전혀 머신러닝에 무지한거같은데 걍 회사가서 써먹고싶으면 바로 회사가고 연구하고싶으면 대학원가

2021.09.30

공부도 안해보고 거품이니 뭐니 하는거라면 섣부른듯
순수한 알렉산더 플레밍

IF : 1

2021.09.30

우리 도메인에서는 아직 적용해보고 실험해볼 거리가 무궁무진한데.. 무슨 근거로 미래가 암울하다고 하는거임?

대댓글 3개

2021.09.30

비즈니스 모델이 없는게 제일 미래가 불안정 하다는건데, 도메인으로 적용해보고 실험해본게 2015년 인공지능 붐 시작할때부터 지금까지 없었겟너요. 결국 그 노력으로 지금까지 기업이 돈을 번게 없다는게 미래가 불안정하다는거지 접을수있으니까 IBM이 괜히 AI의료시스템 철회했겟어요. 감정적으로 들어가지말고 좀 시니컬하게 접근해야 되니까 말한거죠

2021.09.30

IBM왓슨이랑 현재 연구되는 주류Ai랑 전혀 다른데 막말로 왓슨은 Ai라 하기도 민망한 수준이었음
순수한 알렉산더 플레밍

IF : 1

2021.10.01

그냥 팩트만 말하면,
1) 돈하고 효율밖에 모르는 대기업에서 삼성, LG,SKT 등에서 AI 부서가 따로 생김.
2) 메디컬/컨텐츠 쪽으로 틀면 이미 돈벌고 있는 스타트업 많음.
3) 내 도메인이 영상압축 및 스트리밍 쪽인데, 압축효율 향상 = 저장소 아낌 = 돈임.
옆 컴퓨터비전 랩은 깊이맵 정합 따는거 모바일에 탑재하는걸로 삼성이랑 백날천날 과제함.

글쓴이가 시야가 너무 좁은듯 한데, 대부분 업계에서 성능(효율) 개선 = 돈인 분야가 지천에 깔렸는데 지금껏 기업이 돈을 번게 없다고 하는게 대체 무슨 말인지 모르겠음.

2021.09.30

왓슨이랑 현재 연구되는 주류Ai랑 전혀 다른데 막말로 왓슨은 Ai라 하기도 민망한 수준이었음

2021.09.30

EE CS쪽에서는 할게 넘쳐남 뉴로모픽 아키텍처,알고리즘같은 기초부터 자율주행,로보틱스 같은 응용영역까지

대댓글 2개

2021.10.01

제가 말하고자 하는것은 연구하고 또, 적용할 일은 할게 넘치는건 맞는건 인정하고 당연히 미래에는 로봇과 인공지능이 가득한 사회라고 생각합니다. 다만 그게 지금 현실적으로 가능하냐는 말이에요. IT버블때, 모든 사람들이 다 인터넷 웹으로 모든걸 다 해결할수 있다고 생각했고 또 모든걸 연결할수 있다고 생각해서 지금처럼 붐 일어났다가 망해버렸던 전례가있으니 걱정이에요 기업은 돈으로만 움직이고 행동하는데, 돈이 안된다고 생각할시에 인공지능 영역을 완전 배제는 아니겠지만 지금 이많은 수요를 감당못할것 같다라는 뜻입니다ㅠㅠ

2021.10.01

거품이 생겼다가 꺼지면서 구글,애플,아마존,테슬라 같은 알맹이들이 생겨났죠
거품이 될지 알맹이가될지는 본인 선택,역량,운에 따라 달라지겠죠.
어느 분야든 초기에 거품이 끼는건 어쩔수 없는거라고 생각합니다

2021.10.01

보다보니까 그냥 미래가 없다는 말을 듣고싶은거 같은디?

대댓글 1개

2021.10.01

그렇게 들렸다면 죄송합니다. 5년을 소요해야한다는 생각에 너무 신중해져서 부정적인 생각부터 앞서서 그렇게 들렷을수도 있네요. 그만큼 간절하기도하구요 ㅠㅠ

2021.10.01

겉에서 뉴스나 보고있으면 나올거 다 나온거 같은 느낌들지. 음성인식, 객체 인식 이런걸 다 잘되보이지 그런데 막상 들어오면 깊게 팔게 너무 많고 넓게 할거 너무 많음.

걍 모든 분야에 인공지능 응용하는데 어떻게 끝물일 수가 있나.

가볍게 대중적인 주제 보고싶으면 dacon.io들어가보셈. 경진대회인데 캐글에 비해서는 새발의 피. 그런데도 입상하면 대기업 우선 채용을 조건을 거는 거 많음.

2021.10.01

아무튼 미래 없음 ㅇㅇ 이런걸 원하는건가?
PDE 기반 모델링은 발명된지 수십년이 지난 지금도 산업계에서 수요가 있음. 머신러닝이 그보다 짧을거라고 기대되지는 않는데

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