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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
24
- 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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확실히 chatGPT가 많이 유용하긴 하네요.
2023.03.11
3
6055
논문 읽으다보면 조금 생소한 단어들 있잖아요.
예를들어 "DNN in-situ training"에 대한 의미를 찾는다고 했을 때,
chatGPT에다가 "심층 신경망 학습에 있어서, in-situ training 이라는 단어가 있는데 여기서 in-situ는 무엇을 의미하는 거야?"
라고 적기만 해도
---------
"In-situ"는 원래의 위치나 상태에서 직접적으로 처리하거나 조작하는 것을 의미합니다. 따라서 "in-situ training"은 딥러닝 모델이 원래의 상태에서 직접적으로 학습되는 것을 의미합니다.
보통 딥러닝 모델은 컴퓨터의 메모리에 데이터를 로드하고, 그 데이터를 이용하여 학습을 진행합니다. 그러나 "in-situ training"에서는, 데이터가 저장되어 있는 위치에서 직접적으로 모델을 학습시킵니다. 이는 데이터를 로드하는 과정에서 발생할 수 있는 지연 시간을 줄일 수 있으며, 보안상의 이유로 데이터를 컴퓨터 메모리에 복사하지 않아도 되는 장점이 있습니다.
즉, "in-situ training"은 모델이 데이터를 저장하는 위치에서 바로 학습하고, 데이터를 다른 위치로 옮기지 않는 방식의 딥러닝 학습 기법을 의미합니다.
----------
이렇게 아주 친절하게 떠먹여주니까, 왠지 그냥 문제는 안 풀고 답안지를 본 기분이 드네요.
물론 이렇게 chatGPT에서 알려준 정보의 진위여부를 파악할 수 있는 능력이 필요하긴 하지만,, 확실히 유용하긴 많이 유용한 거 같습니다.
예를들어 "DNN in-situ training"에 대한 의미를 찾는다고 했을 때,
chatGPT에다가 "심층 신경망 학습에 있어서, in-situ training 이라는 단어가 있는데 여기서 in-situ는 무엇을 의미하는 거야?"
라고 적기만 해도
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"In-situ"는 원래의 위치나 상태에서 직접적으로 처리하거나 조작하는 것을 의미합니다. 따라서 "in-situ training"은 딥러닝 모델이 원래의 상태에서 직접적으로 학습되는 것을 의미합니다.
보통 딥러닝 모델은 컴퓨터의 메모리에 데이터를 로드하고, 그 데이터를 이용하여 학습을 진행합니다. 그러나 "in-situ training"에서는, 데이터가 저장되어 있는 위치에서 직접적으로 모델을 학습시킵니다. 이는 데이터를 로드하는 과정에서 발생할 수 있는 지연 시간을 줄일 수 있으며, 보안상의 이유로 데이터를 컴퓨터 메모리에 복사하지 않아도 되는 장점이 있습니다.
즉, "in-situ training"은 모델이 데이터를 저장하는 위치에서 바로 학습하고, 데이터를 다른 위치로 옮기지 않는 방식의 딥러닝 학습 기법을 의미합니다.
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이렇게 아주 친절하게 떠먹여주니까, 왠지 그냥 문제는 안 풀고 답안지를 본 기분이 드네요.
물론 이렇게 chatGPT에서 알려준 정보의 진위여부를 파악할 수 있는 능력이 필요하긴 하지만,, 확실히 유용하긴 많이 유용한 거 같습니다.
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