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- 오퍼부터 받은 다음 고민하시지요 ㅋㅋㅋㅋ
듀크 vs 미시간 vs 조지아텍
14 - 제출수가 많아지는건 문제가 아님
오히려 높은 경쟁률이면 논문퀄이 올라가야하는데
문제는 잘하는 사람이 리젝되고 못하는 사람이 억셉되고 그 못하는 사람이 또 리뷰어가 되고 이제는 쓰레기인지 보석인지 구분할 능력이 안되는 사람들이 리뷰하고 논문쓰고 있는게 제일 문제임
AI/ML 학회지의 몰락과 대체 가능이 없는점에 대한 생각
22 - 못하는애 논문 되고 잘하는 애 논문 안되는거 개애애애ㅐ 많음
AI/ML 학회지의 몰락과 대체 가능이 없는점에 대한 생각
13 - 얼마나 소통이 안되면 현재 석사 학생이 이야기 안하고 타대 박사 지원하고 합격했는데도 아직도 교수가 그걸 모르나요..
기본적으로 지도교수면 지원할 때부터 이야기가 되어야 한다고 생각합니다.
랩이 어떤 상황인지는 잘 모르겠으나 일반적인 상황은 아니네요.
제가 지도교수라면 타대 지원할 마음이 있습니다 라고 일찍 이야기하는 것보다 훨씬 더 안좋은 마음이 많이 들 것 같네요.
선택은 자유입니다만 아주 이상한 랩 아니면 석사 2년 동안 같이 랩 생활 하면서 연구를 했으면 최소한 그정도는 미리 이야기가 되어야 한다고 생각되네요..
자대에 학석박 vs 박사는 과기원
12 - 마지막에 어떻게 되는가는 결국 운이 결정합니다.
제가 아는 곳은 졸업생 두 명 중 하나는 과정 1년차에 논문 1개 4년 반 만에 졸업, 졸업 직후 1개, 포닥 2년차에 1개 +연구비까지 해서 술술 진행했는데, 결국에는 교수 도전도 못 했구요. 같은시기 9년 만에 박사 받으신 분은 학위 논문이랑 과정생 2년차에 논문 1개 낸 걸로 교수직 달았습니다. (주저자만)
어떻게 풀릴지는 아무도 몰라요.
연구실에 오래 남아있는데 논문이 안 나오는 건
7 - 이거보고 쪽지 보내는 교수 무적건 걸러라 친구야
[구인] 지도해주실 교수님을 찾습니다 – 인공지능
13 - 취준도 쉽지 않더라고요...
박사 학교 네이밍 많이 중요한가요?
7 - 지금 말씀주신 것들 중에 가장 쉬운게 취준-취업입니다.
1. 진짜 5년 하실 수 있으세요?
2. 27봄학기 1차모집 끝난 판에, TO는 있나요? 봄학기 2차모집 지금 진행중인데 컨택은 어느세월에 하시려구요?
3. 1학기 더 "무경력"으로 뭘 더 준비한다 한들, 서카포 들어갈 수 있다고요? 서카포만 노리고 준비 단단히 하는 애들이 한 트럭이 넘습니다.
박사 학교 네이밍 많이 중요한가요?
7 - 전혀 쉽지 않던데요. 연구는 잘 맞아서 5년 할 자신은 있습니다. 다만 무소속으로 1-2년 취준만 하는 것보단 그 기간에 박사 수료라도 하는 게 낫지 않나 라는 생각이 들어 질문글을 올린거에요.
제가 한 학기 준비하면 서카포 들어갈 수 있다고 했나요? 결과는 미지수이며 4번은 선택지 중 하나에요. 왜 이렇게 날이 서 있으신지 모르겠네요
박사 학교 네이밍 많이 중요한가요?
10 - 아무것도 아닌 문장에 괜히 혼자 긁혀서는 "날 서있다" 반응하시는게... 참 ㅎㅎ 웃길 뿐이네요^^
수고하세요~
박사 학교 네이밍 많이 중요한가요?
9 - 네 말투 보니 나이도 있으신 것 같은데 수고하시고 건강 조심하세요
박사 학교 네이밍 많이 중요한가요?
14 - 며칠 전에도 똑같은 글 올리더니 뭐하는거임?
대학 레벨별 교수연봉 대략적으로
6 - 참고로 난 광역시 국립대인데.
작년에는 세전 1.4억. 올해는 1.6억 정도 벌 예정.
기업체 용역, 정출연 위탁 용역 올해 다수 수행함.
내 주변에 나 정도 하는 사람들 널리고 널림..
그리고 완전 소도시 시골대학인데, 과제 크게 해서 본인 연봉이 3억인분들도 있음. 교수 연봉은 자기 능력에 따라 천차만별임. 무엇보다 전공이 중요.
대학 레벨별 교수연봉 대략적으로
9
AI가 곧 레드오션이 될거라고 보는 이유
2021.08.05

회사에서 본 건 실력있는 일반 개발자들이 다양한 ML 툴, 알고리즘에 대해 열심히 공부하고 있고
실제로 자기 도메인에 최신 알고리즘을 쉽게쉽게 잘 가져다 쓰고 있다는거였음
지금은 회사에서 ML 알고리즘에 대한 연구를 하는 특이한 분위기고 ML '연구자' 들이 비싼 몸값으로 고용되고 있는데
개발자들이 웬만큼 성능나오는 알고리즘/툴등을 다들 가져다 쓰는 상황이라면 이들 연구자들을 유지할 이유가 없어짐
회사에서 필요한건 개발이고 개발 퍼포먼스는 연구자들보다 개발자들이 훨씬 앞서기 때문
비슷한 예를 들자면 컴파일러 성능을 연구하고 계산이론 연구하는 사람들은 아직도 있지만
회사에서 컴파일러 박사라든지 알고리즘 박사를 굳이 뽑지는 않는거랑 같은 이치임
정리하자면 자신만의 도메인이 확고하게 있다면 거기 AI적용하는 연구를 하는건 좋지만
도메인 지식 없이 블랙박스식으로 코어AI 연구하는 사람은 조만간 거품터지면 갈데 없어질거임
-
225 38 39172 -
308 28 44117 -
414 40 114740
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