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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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AI 유행, 블루/레드오션, 향후 유망 분야 분석
2023.12.28
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이점은 많은 사람들이 동의할 것이라고 생각한다. 현재 딥러닝의 큰 성공으로 수요는 폭발적으로 늘어날 것이라고 예상이 되니까.
다만 여러글을 봤을 때, 많은 사람들이 걱정하는 것은 수요대비 공급인 것 같다. AI 대학원의 인원 상승, 각종 탑컨퍼 논문들의 폭발적 상승이 많은 공급을 보여준다고 볼 수 있기 때문이다.
먼저 AI 대학원에 대한 반박을 하겠다. 한국의 AI 대학원의 입시 경쟁이나 학생들의 수준 (한국 학생들은 기본적으로 수학 + 코딩을 잘한다)은 매우 높다고 볼 수 있다. 이는 전자/전산과 학생들도 마찬가지다.
하지만, 현재 한국에서 머신러닝, 특히 딥러닝을 제대로 가르칠 수 있는 사람, 최신 연구 트렌드로 지도할 수 있는 사람은 극소수이다. 이는 논문이 쏟아지고 있는 것과는 좀 다른 이야기이다.
학생들의 열의와 열정, 하드 매니징과 높은 목표로 인해서 페이퍼 자체가 이쁘게 쓰여지고 성능도 좋은 논문들이 간당간당하게 점수를 받고 여러개 붙는 것은 한국이 세계 어느 나라 보다도 뛰어나다고 볼 수 있다.
하지만, 학문적인 흐름을 교수가 직접 주도해서 선구자의 연구를 해내는 흐름이 한국에는 적다. 따라서 학생들도 이를 배울 기회가 매우 드물다.
자, 그럼 교수들이 왜 (다른 분야에 비해서) 학문적 주도능력이 떨어질까?
그 이유는 딥러닝이란 분야가 본래 정말 소수만이 하던 마이너한 분야였기 때문이다. 현재의 AI 대학원 교수들은 대부분 computer vision, data mining, 베이지안 통계 등을 박사때 전공하였다. 이것은 딥러닝이 추구하고 있는 방향 (약 40여년간 발전했던)과 관련도 있지만 차이점도 상당하다.
세간의 인식과는 달리 딥러닝이란 분야는 단단하고 오랬동안 쌓아올려진 성이다. 딥러닝이 그저 간단한 도구라는 세간의 인식도 그 분야에 대한 무지가 얼마나 큰지 보여주는 증거라고 볼 수 있다.
물론 소수의 교수들은 유관분야인 딥러닝을 알렉스넷 이후부터 끊임없이 follow up을 하여 학생들을 위한 지도가 되는 경우도 간혹 있으나, 그마저도 판을 주도할만한 연구를 하기는 쉽지는 않다.
이런 질문을 해보자:
1. 국내에 deep reinforcement learning에 대한 전문 지식을 가진 교수가 풍부한가? 최근 늘어나고 있지만, 여전히 매우 희소하다.
왜냐하면 이는 RL과 딥러닝 모두에 대한 해박한 지식과 경험이 있어야 하기 때문이다. 몇 없는 국내의 DRL 전문가들 조차도 젊은 경우 정책망의 표현학습에만 집중이 되어있다던지, 혹은 나이가 많은 경우 RL의 제어/최적화 이론에만 빠삭한 것이 현실이다.
이를 둘다 해낼 수 있는 교수/학생의 풀은 매우 적다.
2. 국내에 딥러닝의 generalization 문제를 근본적으로 접근하려고 하는 교수가 충분한가? 매우 적다.
이는 Uncertainty에 대한 정확한 이해와 (통계/베이지안/graphical model) 표현학습 대한 이해, 그리고 최적화에 대한 이해가 같이 수반되어야 하기 때문이다. 역시, 젊은 그룹은 표현학습과 패턴인식에 초점이 맞추어져 있으며, 원로그룹은 고전적 통계에만 집착하고 있다.
3. 국내에 fast attention 을 연구하고 있는 교수 혹은 학생이 충분한가? 매우 적다.
이는 유행을 따라가는 속도의 문제라고 생각한다. 또한 이 경우 하드웨어 아키텍쳐 레벨까지 잘 공부가 되어있어야 한다. CUDA를 잘 다룰 수 있어야한다. 국내는 그러한 개발적인 교육을 크게 등한시하는 경향이 있다.
1/2/3 번 모두 미국의 빅테크 openAI, 딥마인드 등에서 매우 핵심적으로 필요한 인력들이다. 그렇다는 것은 한국의 기업들도 이런 인재가 필요하다는 것이다. 한국에는 컴퓨터 비전과 패턴인식 테크니션들은 풍부하지만, 딥러닝 테크니션은 매우 부족하다. 이는 꾸준히 공부했던 사람이 적어서 그렇다 ("이것은 젊은 사람들에게는 큰 기회라고 볼 수도 있다").
결론적으로,
AI 대학원 정원의 증가로 인한 공급의 증가는 진로 선택에 크게 신경쓰지 않아도 좋다고 생각한다. 다만, 한국의 AI 기술과 지식이 해외와 크게 차이가 나는 사실은 매우 경계 해야하는 부분이다. "한국"의 AI 인재 공급은 매우 부족하다. AI에 관심이 있다면 부디 진입해서 열심히 공부하고 연구해서 한국 AI를 위해서 큰 역할을 해주었으면 좋겠다.
글의 논리에서 유추해 볼 수 있듯이 그래도 젊은 유학파 교수들 중에 제대로 하는 분들이 계실 확률이 높다 (대가들 제자들도 있다). 학교 이름 보다는 이거를 먼저 따져보길 바란다.
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