1~2년 전까지는 임용이든 취업이든 수요가 많았는데, 현재는 임용시장은 포화되었고 취업시장은 아직까진 수요 많아요. 단, 2~3년 뒤에는 취업시장도 포화될 수 있겠죠.
2020.11.15
박사를 하고 연구직 취업이 목표인데... 포화라니 슬프네요.ㅠ
2020.11.15
ㅎㅇㅌ
2020.11.15
Ai에 포괄적으로 관심있으시면 기왕이면 비젼쪽은 안가시는게..
2020.11.15
- Conrad Gessnerd
이유가 무엇인가요??
2020.11.15
기술이 완성되면 그 다음 후속연구가 너무 제한되는 것 같아요. 모델연구는 어느정도 성능의 임계점에 도달하면 투자가 급격하게 줄어들 것 같고, 응용연구는 '~중에서~를 판별하기'같은 별 영향력 없는 주제밖에 안남지 않을지..
게다가 제가 알기론 도메인 지식이 중요한 분야도 아닌것으로 알아 도메인으로 차별화하기도 애매해보여요..
물론 저의 좁디좁은 시야로 본 것이기 때문에, 쓴이분이 최종적으로 판단하시길...
Eugene O'Neill*
2020.11.18
비전이 완성? 갈길이 멀고도 험한데
2021.01.07
제가 이미지 관련 프로젝트를 해보면서 느낀 것이 아직 갈길이 멀다고 판단됩니다.
우선 현재는 계산으로 만들어진 복잡한 형태, 이것은 모바일 칩 등에 들어가기엔 너무 많은 전력이 필요하며 이에 따른 하드웨어(NPU,뉴로모픽 칩)가 나오게 되면 그쪽으로 다른 알고리즘과 연구가 다시 필요할 것 같아요. 또한 아직 많은 오류가 있기 때문에 연구의 길은 멀었는 것으로 생각됩니다.
반도체 분야 역시 과거 한계를 맛본 적이 많습니다. 하지만 계속해서 하드웨어는 발전하고 연구는 새로운 것들이 계속해서 나오고 있듯이... 새로운 아이디어들이 변화를 줄 것입니다. 특히 인공지능은 융합분야이므로 하나의 패러다임이 바뀌면 연구 방향도 변화가 됩니다.
이상 주관적인 관점에서 바라본 비전분야입니다.
2020.11.14
2020.11.15
2020.11.15
2020.11.15
2020.11.15
2020.11.15
2020.11.15
2020.11.15
2020.11.18
2021.01.07