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가장 핫한 댓글은?

ai분야는 정말 분포가 넓은듯

2021.10.04

11

5255

비전공 개발자 출신이고 ml분야 연구하고싶어 대학원 왔는데 정말 이분야는 레벨 차이가 심하게 나는듯

핵심 코어 연구하는 찐 과학자, 수학자 같은 사람들도있고, 그냥 예제 코드 가져와서 바꿔서 돌리는데 기본적인 오류 원인도 못찾는 사람들도있고

개발자들중엔 고졸도 잘하는사람 많고 해서 편견없었는데 자꾸 기본 안된 사람들 보니 편견이 생기는거같다

근데 한편으로는 spk 대학원 에도 이런사람들 있는거보면 앞으로 기업들은 석박사에 대한 실력검증을 더 철저하게 하려고 할거같음

결국 학교이름 으로 싸우지 말고 실력 키워야할듯

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댓글 11개

2021.10.04

ai 석박사는 딴 거 볼 필요 없이 논문 실적이죠
깐깐한 쿠르트 괴델*

2021.10.04

글쓴이는 어떤편?

2021.10.04

우리학교 컴공 교수님이 쓴 ai 관련 책 보고 통계 교수님이 통계부분 맞는 설명이 없다 카더라..

대댓글 2개

2021.10.04

반대로 통계학 전공 교수님이 딥러닝 강의한 거 들어봤는데도 엉터리임 ㅋㅋㅋㅋㅋ. 둘 다 서로 불신하더라
점잖은 유클리드

IF : 1

2021.10.04

딱히 두 분 다 틀린 건 아니라고 봅니다.

일반적으로 수학에서는 논리의 엄밀성, 정확성이 먼저 보장되어야 하며 그것을 보이고 다루는 데에 더 중점을 두지만, 공학에서는 그런것보다는 '현실적이며 적당한 근사치'를 구하는 것이 더 중요하죠.

비단 AI뿐만 아니라 물리학 등의 여타 분야에서도 마찬가지입니다. 물리학도 상당한 고급 수학을 사용하는 축에 들지만 모델링의 도구일 뿐이죠. 수학과에서 해당 분야를 전공하는 학생이 바라보면 '저걸 저렇게 헐렁하게 넘어간다고?'라는 말이 나올 겁니다.

2021.10.04

오류 고치는것도 힘들어욧!!

대댓글 2개

2021.10.04

제 얘기 같네요.. ㅋㅋㅋㅋㅋ 맴찢

2021.10.04

말로는 가져다쓰는거니까 그냥 똑같이 돌리면 다 돌아가지. 자신의 환경에 맞춰 가져오는거 잘쓰는것만해도 반은감. 애초에 누가 요즘에 밑바닥부터 짬.

2021.10.04

누가 구현하느냐에 따라 성능도 다름 ㅠㅠ ㅋㅋㅋ

2021.10.05

혹시 비전공자이신데 대학원은 따로 컨택하신걸까요??

2021.10.07

그냥 포토샵같은 툴이야
얼굴을 고치든 몸을 고치든 풍경을 고치든 니 도메인에서 니 맘대로 하는거고
포토샵 만드는 사람은 따로 있고

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