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- 원칙적으로 1저자는 글쓰기 기준입니다
위의 댓글들은 뭣도 모르는 것 같구요
적어주신 기여 비율이 사실이라면 꼭 글쓰기가 아니라 다른 부분들을 봐서도 충분히 공동 1저자 가능합니다
다만 연차가 낮아 본인의 기여 퍼센트를 객관적으로 파악했는지는 의심이 드네요
보통 연차가 낮으면 객관적으로 보지 못하고 본인한테 유리하게 판단하고 억울해하는 경우가 많아서요
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- 이제 막 석사과정 시작한 학생들은 대다수가 자신의 기여를 과대평가합니다. 써놓으신 퍼센트지가 객관적이라면 공동1저자 가능합니다. 그러나 저는 질문자께서 과연 정말로 저만큼 기여하셨는지 회의적입니다. 석사 1년차의 주저자 논문은 그 자체로는 큰 의미 없다고 봐서 욕심 부릴 필요는 없다고 생각해요 어차피 박사과정, 포닥 때 실적으로 승부가 갈리는거라서요. 그 이후 PI가 돼서도 물론 실적 중요하지만 일단 자리잡는데까지는... 아무튼 저자 문제는 지도교수님과 상담해보세요.
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- k>=ist>sp>>>>yk>>>>>>>ssh 이런 느낌인데 연구환경만 따지면
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- 저는 외국 사는데 연봉 낮고 대우 안좋아도 연구에 진짜 미친 오타쿠들이 가는게 정출연이라고 생각합니다 .사기업 급 맞춰줘라, 워라밸 갖춰줘라 따지면 끝이 없죠.
실제로 지금 제가 있는 국가도 박사들이 가는 탑정출연 연봉이 사기업 학사졸들의 반토막입니다.
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- 저는 갠적으로 위대가리도 내리는게 맞다고 생각하는데 이미 올린걸 내리는건 힘들다고 봅니다
그럼 생각해봅시다. 병사월급을 올렸더니 부사관 장교들이 박탈감 느낀다고 월급 올려달라고 하고, 이제는 공무원까지 월급 올려달라고 합니다. 이 모든 사람의 월급을 올려주는게 맞을까요? 그러면 다른 국민은 어떻게 생각할까요?
세금으로 운영하는 곳이란 자각을 좀 가지세요
아니면 사기업 가던가요
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글 '옛날 이야기 - AI 와 ML'에 대한 생각
2022.01.09
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저는 딥러닝을 전공을 하려는 사람들이 이런 글을 보고 섣불리 판단 할 수 있으니 저의 의견을 쓰겠습니다.
자기가 좋아하고 딱히하고 싶은게 없다면 시대의 트렌드를 따라가는게 맞습니다.
"최근에 ML, AI 관련 자료를 잠시 공부하다가 깜짝 놀랐습니다. 제가 학생이던 때부터 지금까지 30년 동안의 놀라운 발전 때문에... 가 아니라 30년 동안 발전한 것이 너무 없어서요."
흠...어떤 부분에서죠? gpt3나 bert만 보아도 너무 대단하지 않나요? 그때 당시 semi-supervised learning이 강력하다는 것을 생각이나 했나요? 매년 쏟아나오는 cvpr, nips, iclr 논문이 너무 색다르지 않나요? 발전한게 없다고 느끼는게 딥러닝이라는 뿌리가 변하지 않아서 발전하지 않았다고 생각하는거 아닌가요? 과학은 쌓음으로 성장하는건데 당연히 밑에 논리적 하자가 없거나 대안이 없는 이상 바꿔치지 않겠죠. 하지만 그위에 핀 잎들은 굉장히 화려합니다.
미적분을 뉴턴시기에 배우고서 현대에와서 수학은 변한게 없다고 말하는 것 처럼요.
"저희 공학분야에서는 MEMS, neural, nano, fuzzy 등이 어느날 갑자기 떴다가 조용히 사라졌습니다. 좀 과장하면 한 때는 전국의 모든 교수가 저런 분야를 연구 했거든요. 그리고 그 많은 교수들이 (은퇴한 사람빼곤) 이젠 갑자기 AI, ML 이야기 하고 있습니다."
그게 어떻다는거죠? 당연히 이론이 현실 문제를 잘 풀지 못하면 다른 대안을 생각해야죠. fuzzy나 genetic algorithm이 옛날에 인공지능이다 머다 할때가 있었는데 한계를 금방 깨닫고 조용해졌죠? 그게 ai나 ml을 하지 말아야 하는 이유인가요?
당연히 과학자라면 시대에서 요구하거나 돈이 흐르는 곳에 관심도 가져야되고 시도도 해봐야 되는거 아닌가요? 그러면 fuzzy한 사람은 계속 fuzzy 이야기만 하나요?
제 생각이 그렇다는거입니다. 비판할 생각은 1도 없습니다.
자기가 좋아하고 딱히하고 싶은게 없다면 시대의 트렌드를 따라가는게 맞습니다.
"최근에 ML, AI 관련 자료를 잠시 공부하다가 깜짝 놀랐습니다. 제가 학생이던 때부터 지금까지 30년 동안의 놀라운 발전 때문에... 가 아니라 30년 동안 발전한 것이 너무 없어서요."
흠...어떤 부분에서죠? gpt3나 bert만 보아도 너무 대단하지 않나요? 그때 당시 semi-supervised learning이 강력하다는 것을 생각이나 했나요? 매년 쏟아나오는 cvpr, nips, iclr 논문이 너무 색다르지 않나요? 발전한게 없다고 느끼는게 딥러닝이라는 뿌리가 변하지 않아서 발전하지 않았다고 생각하는거 아닌가요? 과학은 쌓음으로 성장하는건데 당연히 밑에 논리적 하자가 없거나 대안이 없는 이상 바꿔치지 않겠죠. 하지만 그위에 핀 잎들은 굉장히 화려합니다.
미적분을 뉴턴시기에 배우고서 현대에와서 수학은 변한게 없다고 말하는 것 처럼요.
"저희 공학분야에서는 MEMS, neural, nano, fuzzy 등이 어느날 갑자기 떴다가 조용히 사라졌습니다. 좀 과장하면 한 때는 전국의 모든 교수가 저런 분야를 연구 했거든요. 그리고 그 많은 교수들이 (은퇴한 사람빼곤) 이젠 갑자기 AI, ML 이야기 하고 있습니다."
그게 어떻다는거죠? 당연히 이론이 현실 문제를 잘 풀지 못하면 다른 대안을 생각해야죠. fuzzy나 genetic algorithm이 옛날에 인공지능이다 머다 할때가 있었는데 한계를 금방 깨닫고 조용해졌죠? 그게 ai나 ml을 하지 말아야 하는 이유인가요?
당연히 과학자라면 시대에서 요구하거나 돈이 흐르는 곳에 관심도 가져야되고 시도도 해봐야 되는거 아닌가요? 그러면 fuzzy한 사람은 계속 fuzzy 이야기만 하나요?
제 생각이 그렇다는거입니다. 비판할 생각은 1도 없습니다.
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