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- 학교 옮기세요. 30대 초반이면 안 늦었습니다. 동아시아 학생이 많아도 파키스탄, 아프가니스탄이 많다는걸 글쎄요....
중국이 많다라면 이해가 될거같은데... 학교가 그리 높은 수준은 아니라고 생각됩니다.
미국와서 펀딩 이슈로 단 한번도 실험에 제한이 있었던 적이 없는데 의아하네요. visiting도 갈 수 있다는 보장도 없을 뿐더러 결국 제한된 시간에서 해야되는거라 데이터 나올지도 의문이구요.
학교를 잘못 온 것 같습니다
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- 좋은거죠. 그런데 합격한다는 보장은 없죠. 열심히 준비하면 얻는게 많을것 같내요. 특히 남들 앞애서 자기pr도 해보고 혹여나 다른 교수가 줌으로 만나자고 하면 그때 도움이 될거고. 그냥 1차 시험에 합격했다고 생각하고 준비하면 좋을듯
Harvard에 계신 교수님께 미박 컨택 답변이 왔습니다. 평가 부탁드립니다.
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- 해외 빅테크 인턴가서 postech나왔다 하니까 caltech짭이냐고 하던데요?
해외에서는 spk까지는 안다고 해서 궁금합니다.
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- K는 영문명이 Korea university라서 논문에서 어쩌다라도 보게 되면 기억에 남을 수 밖에 없음
해외에서는 spk까지는 안다고 해서 궁금합니다.
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- 안 흔해요
그 선배 소개시켜주세요.. 친구하게
제일 잘하는 선배 왕따
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- 자격지심 괴물들 많습니다... 항상 남 얘기하고 정치질하고... 그러한 정황이 본인에게 조금이라도 거슬린다면 학위 기간 동안 행복하지 않을 수 있습니다...
제일 잘하는 선배 왕따
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- 정말 대학원 진학에 열의가 있었다면 모집기간이 끝날 때까지 아무런 생각이 없을 수 있었을까요? 본인 스스로를 되돌아보시기 바랍니다. 그리고 대학원 진학이나 취준은 본인의 연구적성이나 금전적 가치관에 따라 정하는 거지, 남이 하라는 대로 따르는 게 아닙니다. 20대 중반이면 본인 삶의 결정은 충분히 스스로 할 나이입니다.
본인이 연구에 흥미가 있거나 학계에 남고 싶거나 미래 R&D 직종 업무를 하고 싶은 열망이 강하면, 26년 후기 대학원 진학을 생각하는 것도 나쁘지 않아보입니다. 본문에서도 이미 후회할 걱정을 하는데, 눈을 낮춰 아무데나 들어가면 분명히 후회할 겁니다. 6개월은 그리 큰 시간이 아닙니다. 그 시간동안 연구자로서의 기초를 닦고 그 후 대학원에 들어가시면 오히려 더 쉽게 적응하실 겁니다.
만약 단순히 학점 높은 게 아까워서 대학원에 가려고 하신다면... 그냥 취업하시는 길을 권장드립니다.
대학원 재수 혹은 미루기
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- 지원률은 높으나 수준이 점점 떨어지는 거도 현실
사실 요즘 대학원생 공급량 보면 미래가 보이긴함
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- 무식한 소리 ㄴㄴ 직장병행 대학원생들 대거입학해서 정원채워주고 있는게 현실 80~90년 생들이 더 좋은 일자리에 직장 다니며 석박사따서 훨씬 더 좋은자리 더 높은자리 꽤찰텐데 출생아만 가지고 판단하기엔 너무 섣부른 오산임 마치 앞으로 인구 줄어드니까 부동산 안오를거다 라고 말하는거랑 다를게 없음 인구가 줄어들어도 노년 인구도 좋은 집 새 집 사고 싶어하는 니즈가 있는거처럼 생각하면 됨
사실 요즘 대학원생 공급량 보면 미래가 보이긴함
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- 근묵자흑이라는 말이있습니다. 왕따 당하는 선배한데 잘해주고 배울거 배우세요. 그리고 왕따시키는 선배들은 야차룰 ㄱㄱ
제일 잘하는 선배 왕따
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- 본인의 가장 대표논문이 mdpi거나, mdpi 이외 저널이 하나도 없다면 모르겠지만 한두개 있다고 걱정할만한 불이익이 있지 않습니다.
첫논문이 MDPI에서 accept되었는데 나중에 악영향을 끼칠까요??
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- MDPI도 아무것도 없는 것보다는 낫습니다. 하지만 MDPI가 실적에 대부분이면 정성평가에서 부정적인 인상을 주죠. 첫 실적은 MDPI보다는 나은 IEEE Access 정도면 무난하지만 MDPI여도 이해해줍니다.
첫논문이 MDPI에서 accept되었는데 나중에 악영향을 끼칠까요??
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- 랩 비교 안 하고 학교 브랜드만 보면 지극히 개인적인 생각으로 저라면 컴퓨터 분야면 고대갈 것 같네요 컴쪽은 서카고 아닌가요?
YK 인공지능 랩 vs 유니스트 인공지능 랩
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Unist AI 랑 Y AI 중에서 고민 중인 학생입니다
2023.02.26
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2403
유니스트는 거의 모든 랩실이 박사 수가 적더라구요..
실적이 좋다는데 어떻게 좋을 수 있는걸까요?
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
명예의전당
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2023.02.26
2023.02.26
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