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- 1. GPA 보다는 연구 실적이 더 중요할 것 같습니다.
어차피 스탠포드와 MIT 연구실에는 GPA좋은 미국인들이 많이 지원합니다.
한국 설카포에서 받은 높은 학점(Summa Cum Laude)의 힘이 크지 않습니다.
CS학과 Summa Cum Laude라면 미국 AI대학원 진학 후 퀄을 쉽게 통과하고
코스웍을 잘 따라갈 가능성이 높죠.
그러나 컴공이 아니라면 GPA가 당신의 AI연구 적합성을 결정하지 않습니다.
2.
AI 연구는 GPU와 Pytorch로 수행하는 경우가 대부분입니다.
즉, 대단한 연구 환경을 필요로 하지 않습니다.
작성자 분께서 미국 경험이 없더라도 한국 국내 랩에 컨택하여
Visiting Student Researcher나 석사과정을 수행하면서
충분히 논문을 쓰실 수 있습니다. 그 다음에 미국 탑스쿨을 지원해보세요.
3. 학점과 학벌에서 본인이 하위권이라고 생각하시나요?
그렇다면 인턴쉽을 하면서 연구를 더 열심히 하시면 됩니다.
원래 인생에는 상승과 하강이 있습니다. 겁 먹지 마세요.
Stanford MIT AI대학원 입시
13 - 늦긴 뭐가 늦어요
저도 석사 29에 시작해서 31에 졸업하고 바로 취업했어요. 4,5년 직장다니다가 36에 박사하러왔어요
자꾸 본인인생을 다른사람의 답으로 채우지마요
석사 27 혹은 28살에 시작하는거 많이 늦은편인가요..
30 - 왜 쫓아냈어요 ㅠㅠ
한달 나오고 관두는 신입생들은 뭘까요...
29 - 그래서 저는 처음 한학기는 잡일 뺑뺑이 시킴요
한달 나오고 관두는 신입생들은 뭘까요...
18 - 과거에 천문학계에서 계산을 담당하던 계산원, 즉 컴퓨터라 불리던 사람들은 기계로 된 컴퓨터가 나오면서 직업의 이름을 물려주고 물러나야 했습니다. 그들 중 상위 1%는 커녕 지금은 누구도 컴퓨터라는 이름으로 일을 하지 않지요. 그러나 컴퓨터로서 일을 할 수 없게 되었다고 해서 아무것도 하지 못하는 사람들이 생겨난 건 아니었습니다. 그때라면 계산원을 수행했을지도 모를 사람들이 지금은 다른 일을 하고 있지요. 이를테면 대학원의 학생이 되어서 컴퓨터에게 계산을 시키는 일을 한다든지 말이죠. 즉, 기술의 발전이 무작정 일자리를 빼앗는다기 보다는, 일자리의 질을 향상시켜 주는 부분도 있다는 겁니다.
인공지능이 박사를 완전히 대체할 수 있을 정도의 능력을 가지게 된다면 기존의 박사들은 그 인공지능을 가지고 다른 일을 하게 될 겁니다. 기술의 발전이 일자리를 빼앗는 일은 결코 하루아침에 일어나는 게 아닙니다. 일자리를 빼앗긴 사람들을 탓 하거나 비난할 생각은 없지만 보통 그런 비극은 나날이 발전하는 기술에 전혀 관심을 주지 않았기 때문에 다가오는 변화에 적응하지 못해서 일어나는 겁니다. 노인이나 저임금 노동자, 기술지식 접근성이 취약한 사람들이라면 그런 기술 변화에서 생기는 비인간적인 비극으로부터 일정부분 보호해야 할 도리가 있겠지만, 적어도 대학원생이 만약 그런 일을 겪는다면 그건 그저 학계의 움직임에 둔감했을 본인 문제일 가능성이 높다고 봅니다.
그러니 잠못이루고 걱정하기보다는 많이 보고 듣고 준비하시는데 시간을 쓰시는 걸 권해드립니다. 사람은 누구나 언젠가 죽을텐데 그게 걱정되어서 아무것도 못하는 게 아니듯이 말입니다.
AI가 근미래에 웬만한 박사를 대체할 수 있을까요?
21 - 집착이 없는거죠 이거 안해도 다른거 할일 많다 마인드 참 쓰레기 같은 마인드 같아요
한달 나오고 관두는 신입생들은 뭘까요...
16 - 현명한 학생 아닐까요 아닌 랩 오래 다니다가 그만두는 것보다 훨씬 서로에게 좋음
한달 나오고 관두는 신입생들은 뭘까요...
16 - 선배에게 제 장비 말없이 쓰지 마세요 강하게 나갔다가 삔또상하는 또라이 걸리면 답없습니다. 문제는 한번 말했는데도 말없이 가져다 쓰는 선배면 또라이일 확률이 꽤 크다는 겁니다. 랩실 환경 특성상 선배에게 아쉬운소리 할 때가 많습니다.
그러니 자물쇠 등 잠금장치를 거시고, 선배가 번호 뭐냐 왜걸어놨냐 하면 새파란 인턴들이 말도없이 갖다쓰길래 가져다 놨습니다. 비밀번호 ㅇㅇㅇ입니다. 혹시 인턴들이 물어보면 가르쳐 주지 말아주세요 하면 알겠다 하고 씁니다. 그러고 잠금창치를 열었으면 사람 뇌리에 개인 물품이라는 인식이 박혀서 갖다놓는 확률이 높아집니다.
그래도 안갖다놓는 선배면 어떡하냐구요? 그냥 그런 니껀내꺼 내꺼도내꺼 인간입니다 포기하는게 편합니다. 그냥 그러려니 하세요
제 경험과 유사해서 주저리주저리 썼네요.
랩실분들이 제 공구를 마음대로 쓰시는데...
10 - 진짜 세탁하려면 하버드 mit 이런데를 가세요..
Yk학부에서 카이스트 박사 따면 학벌 세탁되나요..
12 - 1.인정. 서울대 학석박인데 실적없는 물박사들 너무 많음. 그냥 서울대 쩌리들이 갈 곳 없어서 대학원 가는 느낌. 실적좋은 비서울대 학부 선호.
2.인정. 테뉴어 받으시고 꾸준하게 연구지도 하는 교수님들은 그냥 무조건 리스펙. 보통일이 아닌데 열정이상의 노력이 필요.
3.다 인정하는데 마지막문장만 인정X. 과탑했으니 SKP에 가는것은 본인만의 특권입니다. SKP에서 만나는 인맥과 연구시스템은 매우 훌륭합니다. 교수님때문에 자퇴를 한다면 어쩔수 없지만 SKP는 충분히 도전할만한 학교이고 경험해볼만한 학교입니다.
4.인정. 한국학생들의 고질적인 병이 수동적인 태도입니다. 무조건 떠먹여주실 바라는건 대학원생이 아니죠. 실패하더라도 하나씩 부딪쳐보고 해결해나가고 배우는 과정의 연속이라 생각.
5.최근에 임용되신 조교수님들 찾아가서 상담을 받는것은 무조건 추천. 엄청난 실력자임과 동시에 제가 본 대부분의 분들도 매우 훌륭한 트레이닝을 받고 인성도 좋으신분들임 (물론 나중에 테뉴어를 받으면 착취형 교수로 돌변하겠지만 ㅋ)
현직 교수가 쉐어해주는 대학원생활 팁들?
13
좋은 연구실을 고르는 방법 (박사 졸업생이 생각하는)
2020.11.21
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눈팅해보니, 게시판 아래에 연구실 선택 방법에 대해 언급한 글이 있더군요.
학부생 혹은 석사 저년차 학생이 쓴 글인것 같아서, 박사 졸업생 관점에서 정보를 줘야 겠다 싶어서, 저도 글 씁니다.
저는 비교적 최근 SPK 중 한곳에서 박사 학위(컴퓨터 계열)를 받았습니다.
학부는 타대입니다.
개인적으로는 상당히 고생하면서 학위를 받았기 때문에 대학원 생활에서 오는 고충을 잘 이해합니다.
(저만 고생한건 아니고 연구실 내 다른 학생들도 전부 고생.. 아직 졸업 준비중인 동료들에게 묵념을..)
졸업 후 취업까지 전부 끝낸 입장에서, 좋은 대학원이라는게 어떤 것인가, 특히 교수가 아닌 학생 관점에서 봤을 때 좋은 대학원이 어디인가 다시 생각합니다.
통계에 의한 것이 아닌 제 주관적인 경험 (+다른 연구실 소식) 에 의한 것이므로 절대적으로 옳은 것은 아닐수 있음을 밝힙니다.
제가 봤을 때 대학원 랩 선택시 중요하게 봐야 할것은 아래와 같습니다.
(갓 임용된 신임 교수들은 제외이며, 짬이 10 년 이상 되신 공대 교수님들 대상입니다.)
1. 박사 학위 취득까지 걸리는 평균 년수
- 해당 랩 졸업생들의 박사 학위 취득까지 걸리는 시간을 봤을때 짧으면 짧을수록 무조건 좋습니다 (이유 불문).
- 이 글을 보는 님의 미래 학위 기간은 랩 선배들의 학위 기간과 비슷하거나 더 길어질거라고 보면 보통 틀리지 않습니다.
- 전공에 따라 다르지만 일반적인 경우 4년반 - 5년반 사이에 있다면 평균치라고 볼 수 있습니다.
(물론 로봇 전공같은 경우는 예외적으로 7-8년을 평균으로 보기도 합니다)
- 랩 홈페이지를 가면 학위 취득 년도를 확인할 수 있습니다.
- 홈페이지에서 언급이 없는 경우 해당 대학 도서관에서 랩 졸업생들의 석사/박사 학위 논문 제출 년도를 살펴보면 알 수 있습니다.
2. 석사에서 박사로의 진학 비율
- 석사에서 박사로 진학하는 비율이 높으면 높을수록 좋습니다.
- 해당 랩 분위기는 다른 누구보다 소속 대학원생들이 제일 잘 압니다.
- 교수님 인성이 최상인 경우, 석사만 하려고 들어왔다가 마음 바꿔서, 박사까지 올라가는 경우도 흔합니다.
- 물론 정 반대의 경우는 더 흔합니다.
- 일반적인 랩이라면 석사생보다 박사생이 더 많은 것이 정상입니다. 전공에 따라 다르겠지만 보통 2~3:7 정도의 비율인 것 같습니다.
- 박사생이 더 많은 이유가 학위 기간이 오래 걸리기 때문일 수도 있으니 주의하세요.
- 역시 홈페이지에서 직접 확인하거나 도서관을 서핑하면 진학 비율을 대략 추측할 수 있습니다. 물론 노가다 작업이 필요하죠.
3. 최근 5-7년 이내 졸업생(ALUMNI) 취업 현황
- 해당 랩에서 연구하는 분야가 잘 나가는지 아닌지를 볼 수 있는 가장 확실한 정보입니다.
- 논문 실적 많은 랩보다 졸업 인원 취직 잘 하는 랩이 더 좋은 곳입니다. 졸업할때되면 실감할겁니다.
- 역시 분야 따라 다르겠으나 졸업 후, 최소 대기업은 가고, 정출연 / 해외명문포닥 / 대학 취업 인원이 심심치 않게 있다면 양호합니다.
- 10년전 이전 졸업생의 취업 현황은 참고 중요도가 떨어집니다.
- ALUMNI 정보 자체가 홈페이지에 아예 없다면 해당 랩은 거르는게 좋습니다.
- 님이 취업할 곳은 님이 갈 랩 선배들의 취업 수준에서 크게 벗어나지 않습니다.
- 이미 취업한 선배들은 후배들을 끌어주거나 혹은 자신이 있는 기관 취업에 도움이 되는 정보를 알려줍니다.
위의 3가지 조건이 다 양호한 연구실 (예시: 박사 학위 취득 기간이 4년이며 석사 대부분이 박사로 올라갔고, 최근에 대학 임용된 선배가 두세명 있는 랩) 이라면 다른 정보가 없더라도, A급 연구실이라고 생각하면 됩니다. 물론 그런 연구실은 이미 인기랩일테니, 님이 들어가기는 어렵겠지요.
개인적으로는 저 셋 중에 기준 딱 하나만 고르라고 한다면 전 3번을 고르구요.
두 개를 고를 수 있다면 1+3번을 고릅니다.
다음으로는 학부생들은 중요하다 여기지만 제 개인적으로는 그다지라고 생각하는 지표입니다.
A. 교수님의 연구력
- 교수님의 연구력을 뭘로 알 수 있을까요? 논문 실적? h-index? IEEE
fellow? 자기가 직접 연구 안해도 해당 지표들을 올릴 수 있는 방법은 매우 다양합니다.
- 교수가 연구를 잘한다고 해서 님도 논문을 잘 쓴다는 보장은 없습니다.
- 연구로 잘 나가는 교수일수록 부르는 곳이 많아서 학생들 보기 힘듭니다. 논문은 님이 써야 합니다.
- 교수가 너무 똑똑하면 님의 부족한 이해력을 용서해주지 못할 가능성이 있습니다.
B. 세부 연구 분야
- 어차피 대학원 랩 선택하는 단계에서 큰 분야는 고정됩니다. 통신쪽 갈 사람이 반도체 간다거나 컴퓨터 갈 사람이 바이오 간다든지 하는 것만 아니면 됩니다.
- 큰 분야가 정해진 상황에서 세부 연구 분야는 님이 정할 수 있는 것이 아닙니다. 랩에서 진행하는 프로젝트를 따라 가야 하죠. 이건 박사 졸업 후 연구소에 취직하더라도 마찬가지입니다.
- 공대, 특히 요즘 잘 나가는 컴퓨터, AI 전공에서는 핫한 분야가 하루가 멀다하고 바뀝니다. 주 분야는 있어야겠지만 어느 정도 융통성을 발휘할 수도 있어야 합니다.
C. 연구실 출퇴근 시간
- 워라밸 생각하고 대학원 갈거면 안 가는게 낫습니다.
- 좋은 논문 쓰고 실적 내려면 누가 안 시켜도 월화수목 금금금 해야 합니다.
D. 연구실 인건비
- 돈을 아예 안 준다면 문제가 있겠지만 학비 지원에 약간의 용돈이 주어지는 정도라면 최소한의 기준은 맞추는 것입니다.
- 돈을 많이 받는 다는 것은 그만큼 일도 많이 시킨다는 뜻입니다 (보통 연구랑 관련없는).
- 대학원에 들어간 순간 부터는 사실상 최저비용으로 부려먹히는 가성비 짱 고급 인력이 되는 것입니다. 인건비 한두푼더 받는것보다 돈 적게 받더라도 최대한 빨리 졸업후 취직하는게 유리합니다.
- 물론 저 위에서 언급한 1,2,3 번 조건에 부합되면서 인건비도 많이 받을 수 있다면 최상인것은 틀림없습니다.
(김박사넷 지표 관련 사항)
- 김박사넷의 교수 평가 지표는 말 그대로 정말 '참고' 로만 참고하세요.
- 교수 인성과 지도력 둘다 최상이라면 좋겠지만 보통 안 그런 경우가 많지요.
- 인성은 A 인데 지도력이 C인 교수1과 인성은 D 인데 지도력은 B인 교수2가 있다면 교수1이 낫습니다.
- 교수1 밑에서는 님 스스로 논문을 잘 쓰면 됩니다. 박사 과정이라면 그래야죠. 설령 결과를 못 내더라도 그건 자기 부족이니 억울하지라도 않습니다.
- 교수2 밑에서는 논문 실적은 둘째치고 졸업을 못하거나 학위 기간 중에 정신병을 얻을 가능성이 높습니다. 심지어 그 이유가 님 능력 부족 때문도 아닐 겁니다.
이런 연구실 괜찮을지 조금 고민됩니다 김GPT 0 1 1493
연구실 좋은지 알 수 있는 방법 김GPT 4 5 3314
연구실 볼 때 김GPT 0 0 4385-
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박사고민중입니다 김GPT 0 2 3568-
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타대생이 좋은 연구실 찾는 법 김GPT 10 9 10902
좋은 연구실과 좋으신 지도교수님 김GPT 3 5 3164
원하는 주제 연구실 vs 좋은 연구실 김GPT 3 1 1496 명예의전당미국 박사 퀄 통과 했습니다ㅠ
178 37 22650
대학원 생활이 힘든 이유들 명예의전당 147 34 97010-
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