연고대에서 카이 AI 학점 컷

서류통과는 문제없을겁니다

이런 사람도 합격 걱정을 하누… 타전공이면 미박 도전할 스펙인데 ai가 대단하긴 대단하다

서류는 문제 없을거 같은데 요즘 카이스트 ai가 타교 출신들을 워낙 까다롭게 평가하는 분위기죠. 작년 봄학기 한양대 전자과 차석 면접탈, 올해 가을학기 경북대 과불명 수석 면접탈이라고 구글링하면 나옵니다. 대부분 그렇듯 카이 ai도 사실상 딥러닝 대학원이니 딥러닝 관련해서 비전-nlp-rl 지난 10년간 유명 페이퍼 전부 숙지, 세부적 설계 외우는 것도 좋지만 머신러닝 전반의 발전 역사 관점에서 해당 페이퍼가 어떤 패러디임 쉬프트를 불러왔는가 같은 것을 많이 찾아보면 어떨까 싶어요. 요즘 워낙 좋은 영상과 강의자료는 많습니다. 또, 면접은 기본적으로 기존 성과 위주로 물어보게 마련이니 여름 인턴 할때 컨트리뷰션이 뭔지 정리하고 5분내외 발표자료화 해서 우수성입증서류로 제출하시고 면접때 활용하세요. 여기서 컨트리뷰션이라는거는 문자 그대로 본인이 학술적으로 공헌한 바를 의미하는 것입니다. 무슨 과제에 참여했다 이런 두루뭉술한 것이 아니라 예를 들면 “Graph Neural Network 의 Message Passing 연산에 필요한 Implicit ODE network를 설계하였는데, 기존 베이스라인인 xx,yy,zz 기법에 비하여 metric A 관점에서 k-fold cross-valdation 기준 15% 성능 향상을 얻었고 이는 현제 가장 성능이 좋은 기법인 zyz++ 와 유사한 성능입니다. 그러나 데이터 dimension 에 대하여 quadratic space growth를 갖는 zyz++에 비하여 제 기법은 linear growth 이므로 효율적이라 할 수 있으며, 실험 과정에서 관찰할 수 있었던 특이한 현상으로 ABC 데이터셋과 CBA 데이터셋 사이에 현저한 성능차이를 보이는 것입니다. 저는 그 이유가 ODE solver 의 계산 오차에 있을 수 있다고 의심하고 있으며 그 근거는 CBA데이터셋과 ABC데이터셋의 평균적인 activation growth가 현저하게 차이나기 때문입니다. 따라서 미래에 이를 해결하기 위한 새로운 기법을 연구해볼 수 있고, 최