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- 그.. 설령 맞는말이어도 그런식으로 말하면 욕먹을텐데요..
좀 세상을 순수하게 보면서 삽시다. 꼬아보지말고요.
애들이 징징거릴수도 있죠 열심히 하는 학생들도 있을거고요.
30 - 솔직히 너무 맞는 말임 ㅋㅋㅋ
22 - 본인은 대단한 사람이라 일침 놓고 계신거군요
18 - KY는 이미 서로 간격이 너무 많이 벌어졌네... 노벨상도 그렇고
23 - 의대가 없는곳이 불리한건 어쩔수 없죠.
이유를 갖다 붙일 필요는 없다고 봅니다.
대학순위가 저렇게 나온건 결과인데
그것이 본인 마음에 안든다고
이래서저렇고 저래서저렇고
거리는건 옳은 태도가 아님
14 - 대학랭킹은 각 학교 본부들의 로비실력에 지대한 영향을 받는 지표입니다.
저런 랭킹 백날 들이대도 연대-성대가 PK보다 좋은 학교고 세종대-영남대가 지스트-디지스트보다 좋은 학교라고 생각하는 사람 없잖아요?
세계대학랭킹이 이름 첨듣는 외국대학들 순위 궁금할때나 찾아보는거지 SPK가 어쩌고 YKSSH가 어쩌고 훤히 꿰고있는 우리가 저걸 참고할 이유가 있나요? 저거 평가한 외국 할배들이 연세대랑 카이스트 중 어디가 더 좋은 학교인지에 대해 한국 대학원생들보다 더 잘 알 이유가 있나요?
우리는 저기 나열된 학교들의 수준을 이미 너무 잘 알고 있습니다.
그렇기에 이 순위는 국내대학들의 실력을 나타내는 게 아니라 대학랭킹들의 부질없음을 나타내는 지표라고 보는 게 맞습니다.
25 - 전적으로 동감하는데 다만 딱 한가지 아주 중요하게 지적하고 싶은건 논문 척척 잘쓰는 사람도 빡치는건 매한가지입니다. 다만 징징거거리느라 날리게 되는 시간과 기회비용이 아까울 뿐이죠. 혹여나 이 논리가 연구계에 돈을 더 안넣어도 된다라는 채용되길 바랍니다.
21 - 고대다니다 반수해서 포스텍 들어가 졸업했는데 제 인생에서 가장 잘한 선택입니다.두학교 학부 모두 다녀본 경험상 비교급의 학교가 아님
13 - 그러게 열심히좀 하시지.. 초중고 열심히 살아서 대학 잘 갔으면 끝날 문제를
19 - 벽하고 이야기해도 이것보다는 낫겠다
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인공지능 공부에 학부 다변수미적분학 수강이 꼭 필요할까요?
2022.07.07
안녕하세요, AI대학원에 진학하는 것을 희망하는 서성한 컴공 3학년입니다.
석사 진학 예정이고, 박사까지 할 지는 모르는 상황입니다.
이번학기에 다변수미적분학을 수강할지 말지가 고민입니다.
이과니 고등학교 미적분이야 잘 했고, 대학 와서도 미적분학을 듣기는 했어요. 공부를 안할때 들은거라 기억나는 내용은 없지만..
아무튼 일반적으로 인공지능 공부, 특히 연구를 할 거라면 수학이 많이 필요하다고들 하던데, 막상 학부 머신러닝 수업을 들어보고 딥러닝 논문도 읽어보고 하니까 학부 미적분 수업을 들어야 할 만큼 높은 수준의 수학이 쓰이나 싶기는 한 마음입니다.
학부 선형대수학 수업도 들었는데 제가 보기로는 인공지능에서 쓰이는 개념은 행렬, 고유값, 선형변환 정도에서 크게 벗어나지 않는 것 같고, 그 정도 개념은 그때그때 필요할 때 검색해서 찾아볼 수 있었을 것 같다는 생각에 수강한 것을 후회한 경험이 있습니다..
다변수미적분학 수업에서는 라그랑지안이니 스토크 법칙이니 표면이니 하는 등의 개념에 대해 배우는 모양인 듯 했습니다.
하지만 이 수업을 듣지 않는다면 과목 수가 줄어드는 것이니 전공 수업들에 더 시간을 쏟아 좋은 성과를 낼 수 있을 것으로 예상됩니다.
정리하자면, 이번에 다변수미적분학을 수강할 지, 아니면 이번에 다른 전공 과목들에 더 집중을 하고 필요한 미적분 개념은 필요할 때마다 검색해서 배워서 쓸 지가 고민인 상황입니다.
어떻게 하는 것이 좋을까요?
감사합니다.
석사 진학 예정이고, 박사까지 할 지는 모르는 상황입니다.
이번학기에 다변수미적분학을 수강할지 말지가 고민입니다.
이과니 고등학교 미적분이야 잘 했고, 대학 와서도 미적분학을 듣기는 했어요. 공부를 안할때 들은거라 기억나는 내용은 없지만..
아무튼 일반적으로 인공지능 공부, 특히 연구를 할 거라면 수학이 많이 필요하다고들 하던데, 막상 학부 머신러닝 수업을 들어보고 딥러닝 논문도 읽어보고 하니까 학부 미적분 수업을 들어야 할 만큼 높은 수준의 수학이 쓰이나 싶기는 한 마음입니다.
학부 선형대수학 수업도 들었는데 제가 보기로는 인공지능에서 쓰이는 개념은 행렬, 고유값, 선형변환 정도에서 크게 벗어나지 않는 것 같고, 그 정도 개념은 그때그때 필요할 때 검색해서 찾아볼 수 있었을 것 같다는 생각에 수강한 것을 후회한 경험이 있습니다..
다변수미적분학 수업에서는 라그랑지안이니 스토크 법칙이니 표면이니 하는 등의 개념에 대해 배우는 모양인 듯 했습니다.
하지만 이 수업을 듣지 않는다면 과목 수가 줄어드는 것이니 전공 수업들에 더 시간을 쏟아 좋은 성과를 낼 수 있을 것으로 예상됩니다.
정리하자면, 이번에 다변수미적분학을 수강할 지, 아니면 이번에 다른 전공 과목들에 더 집중을 하고 필요한 미적분 개념은 필요할 때마다 검색해서 배워서 쓸 지가 고민인 상황입니다.
어떻게 하는 것이 좋을까요?
감사합니다.
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