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가장 핫한 댓글은?
- 역사적인건 그럴지 모르겟으나,
요즘은 상위권 대학일수록 "연구하라고 뽑아놓고 수업을 시키는 것"을 넘어서 "연구 잘해서 뽑음, 와서 연구 좀 해주셈" 임..
뭔 하위권 국립대나 지방 사립대 기준으로 말하고 있음;
생각보다 사람들이 잘 모르는 것
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- 뭐지... 글 내용과 실제 사실이 전부 정 반대인데?
생각보다 사람들이 잘 모르는 것
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- 수업하라고 뽑는다 -> 지잡대
연구하라고 뽑는다 -> 명문대
생각보다 사람들이 잘 모르는 것
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- 어짜피 실험은 사람이 해야하고 측정도 사람이 해야하는데 실험 노하우나 설비를 ai가 어떻게 대체한다는 거임..?? 결국 과제 주제도 ai를 활용은하지만 교수가 선택해서 쓰는거고 ai가 대신 실험까지 해주면 더 이상 학생들 뽑을 필요는 없겠네요
생성형 AI 이후 박사학위도 의미 없다는 이야기가 정말 많네요.
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- 박사 아니신거 같은데요 박사가 가진 능력에 고도화된 지식이 포함되긴 하지만 박사가 지식만 가진 존재는 아니죠.
스스로 가설을 설정하고 실험을 통해 검증을 하며 기존 제시된 방법보다 자신의 연구가 얼마나 더 효율적이고 어떤 distribution이 있는지 리뷰어들의 공격을 막아나가면서 꼼꼼하게 논리성을 다지는 것이 본질입니다
저희 지도교수님의 경우에도 랩미팅때 현재 연구방향을 다시 잡아주시고 허점을 파악해주시며 다른 해석 방안을 제시해주십니다. 지도교수는 실험 노하우를 알려주는 존재가 아니죠
생성형 AI 이후 박사학위도 의미 없다는 이야기가 정말 많네요.
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- 친구면 축하해줘야지 자격지심 느껴지나보네
너나 잘해라 친구야
3.5로 서울대 박사를 붙네요
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- 박사에선 학점이 그리 중요하지 않은데요... 최저 학점이 있는 줄 알았는데 저 학점으로도 된다라는 뉘앙스 자체가 단순 축하의 의미는 아닌거 같아서 윗 분이 회의적인 태도를 가지신 것 같습니다. 논문은 분야마다 엄청 다른 것이고, 교수 도움 받아 작성한 5편의 논문보다 자신이 실험설계부터 끝까지 다 한 하나의 논문이 더 좋은거고 박사에게 필요한 역량이기도 하죠. 또한 KCI 5편이냐 SCI 1편이냐도 엄청 다를 것이구요. 단편적으로 볼 요소는 아닌듯하네요.
3.5로 서울대 박사를 붙네요
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- 도토리 키재기 열심히 하네
숭실대 VS 부산대, 경북대 입결 비교
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- 병먹금
지방할당제 때문에 지거국 가는게 최악의 선택인 이유
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- 오르비나 수만휘 이런 곳 가셔야 하는 거 아님? 잘못 찾아오신 듯
숭실대 VS 부산대, 경북대 입결 비교
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- 타대로 가세요. 알면서도 당하면 님이 호9
제발 살려주세요...
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- 동일하게 논문을 옷에 비유해보자면,
예전에는 3대 학회에 논문이 있다는 사실 자체만으로도 “옷 잘 입는 사람”으로 보는 경향이 있었지만, 지금은 그렇지 않다고 생각합니다.
매년 NeurIPS/ICML/ICLR 세 학회에서만 1만 편 안팎의 논문이 쏟아져 나옵니다. 다시 말해 예전에는 엣지 있는 옷들이 모여 있는 편집샵에 가까웠다면, 지금은 규모가 너무 커져서 아울렛에 가까워졌다고 봅니다. 아울렛에서 옷을 샀다고 해서 모두가 패셔니스타가 되는 것은 아니죠.
물론 학생들이 3대 학회 논문을 목표로 하는 것은 충분히 이해합니다. 현재 학계와 산업계가 그 브랜드를 강한 신호로 받아들이고 있기 때문입니다. 다만 다른 시각에서 보면, 연구 내용 자체의 깊이나 장기적 유용성보다 “나도 그 브랜드 논문이 있다”는 신호를 얻기 위한 경쟁으로 흐르는 측면도 분명히 있습니다.
결론적으로 학생분들께 드리고 싶은 말은, 학회의 브랜드 명성에 기대어 “logo play”를 하려 하기보다, 정말 좋은 옷을 찾아 입으라는 것입니다. 다시 한 번 강조하자면 브랜드 로고가 크게 박힌 옷을 입었다고 옷을 잘 입는 사람이 되는 것은 아닙니다.
TOP 3 AI/ML 학회지 1저자 출판 후 느낀 점
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- 그리고 학생 입장에서야 논문 한편 쓰는게 일생일대의 도전이고, 인생을 갈아 써간걸 교수가 한마디로 엎어버리는거 보면 화가 나겠지만, 교수는 본인이 이미 낸 수십편의 논문에 하나 추가하는 것 뿐임. 아이디어 좋아보여서 이것저것 실험 해서 그림 그린 다음 논문화 시켜봤는데 막상 글로 써보니까 통일된 스토리가 안나와서 버리는 걸 교수 인생에서 얼마나 많이 해봤겠어? 학생이 그거갖고 속상해한다는 자각도 없을걸?
그러니까 중요한건, 교수가 빠꾸 먹일수 있는 데이터를 자주 보여주는거임. 그냥 그림 하나씩 보면 원래 다 좋아보임. 다 엮어놓고 봐야 판단이 되지. 예를 들어서 논문도, 낼만한 저널이랑 저널 양식은 원래 초고 나온 다음 정해도 안늦음. 어차피 본인 분야 탑부터 마지노선까지 저널 이름은 알고 있을거잖아. 초록 한줄 인트로 한문단짜리 rough draft 최대한 빨리 써서 보여주고, 스토리부터 컨펌 받고 노벨티 따져서 타겟 저널 정하고 그다음에 양식 맞춰서 발전시켜야지. 괜히 혼자 타겟저널 정한다음 논문 양식이랑 분량 맞추느라 시간 쓴다음 엎어지면 너손해지.
개인적으로 생각하는 최악의 지도교수는
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카이 ai대학원 인기랩 현실
2023.07.04
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자대인데 인턴 지원 메일 거절당하거나 씹혔다는 얘기 많이 들음 애초에 인기랩은 인턴을 시험이나 인터뷰 해서 뽑기도 하는데 그 인터뷰 경쟁률이 1:3 정도라 들음 (서탈도 있을테니까 실제론 더 높을듯?)
이번에 인기랩들 신입생 1/3 정도가 iclr/neurips/icml 급 1저자 한편 이상 있음
나머지 2/3은 인턴 하면서 최소한 1티어 워크샵은 냄
오히려 학점은 3.7/4.3 넘으면 보지도 않는듯 (자대기준임)
석차 석차 하는데 하나도 안중요하고 논문 실적 있으면됨
그니까 최대한 빨리 컨택해서 인턴해야됨 ㅇㅇ 논문 실적을 내려면 1년반 전 정도가 마지노선임 accept까지 약 6개월 걸리은 것도 생각해야하니까
물론 준비 안된 상태에서 인턴하다가 밑천 드러나는 것도 문제긴 함.
그냥 관련 질문이 많은데 답변은 좀 현실이랑 다르길래 써봄
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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2023.07.04