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가장 핫한 댓글은?
- ist 학부생 다 합친거보다 한양대 학부생 1/5입니다
백날천날 떠들어도 인터넷에선 목소리 큰 쪽이 이기는 것처럼 보이죠
학부는 ssh 선호도가 더 높은게 일반적이고,
대학원은 yk 선호도랑 비슷한게 일반적입니다.
대학원은 ssh에서 ist 가는 경우는 많아도 역은 거의 없습니다.
yk와 ist는 자대생 입장에서 서로 굳이? 입니다.
타대생은 랩실보고 진학하면 됩니다.
ist 대학원 수준?
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- 애인생기면 자위 안 하겠죠?
SKP학생인데, 왜들 그러고 사는지
9
- 교수님, 옮길 수 있을 때 옮기세요. 밤 늦게까지 불켜놓고 유튜브나 게임하거나 노가리나 까고 있겠죠. 아무리 가르치고 조언해도 학생들이 받아들이질 않으니 답이 없습니다. 가르침도 준비된 사람만 받을 자격이 되는구나 하는걸 깨달았습니다. 성인이고 무려 대학원씩이나 다니는 고학력자(?)들에게 무언가를 강제로 시킬 수도 없고요. 당근만 받아먹고 채찍은 그냥 피해버리면 그만이더라고요. 그렇다고 인건비를 줄이거나 안 주면 당연히 대학원 진학 자체를 안 할테고요. 노답입니다 교수님. 옮길 수 있을 때 옮기세요.
내가 꼰대가 되고 있는 건지, 아니면 내 학생들이 못난 것인지
17
- 되겠냐??
박사 3년만에 졸업
13
- 학계에서 이야기할땐 대학원을
일반 사람들에게 이야기할땐 학부를 얘기하죠
학교 어디 나오셨어요? 라고 물어보면 뭐라 답하나요?
8
- 당연히 교수들은 넴밸류 비슷하면 애 키우기 좋은 서울 가지 교수얘기가 왜 나옴..
ist 대학원 수준?
14
- 물론 교수님은 내심 싫었을수도 있었겠지만
「큰 실수」 「아주 무례한」 「불쾌한」 하고 난리칠 정도의 큰 일도 아닐듯...ㅋ
교수님께 큰 실수를 하였습니다,, 어떡하죠
7
- 편애를 하면 좋지 않죠. 좋지 않은데…
일단 연구과제 B는 그 학생이 제안서를 쓴 게 맞다면 그 학생이 하는 걸 딱히 편애라고 하기는 어렵습니다. 뭐, 이미 따놓은 당상과도 같았으면 모를까 심지어 열심히 하지 않는 학생 때문에 곤란한 상황이었는 걸요.
원글자가 나서서 제안서를 쓰지 않은 이유는 뭔가요?
이미 하고 있는 과제가 있어서?
아니면 이미 하고 있는 동기가 있어서?
하고 있는 과제의 자료가 그 학생처럼 논문 4개 정도 쓸 정도로 쌓이지 않은 건 과제가 별로여서일까요?
아니면 운이 없어서?
과제 C까지 가져 가는 것 때문에 더 ‘편애’라고 생각하는 것 같은데 이건 교수님께서 이미 B랑 C를 묶는다고 마름을 먹은 지 좀 되신 것 같네요.
이게 사실 맥락도 중요한데 연구실에서 진행하는 연구 토픽, 또는 과제가 4-5개 정도인지, 10개 정도인지, 그도 아니면 20개 정도인지, 이런 상황도 나름 의미가 있는 것 같습니다.
한 20개 되는데 중요하게 미는 과제가 덜렁 세 개라면, 뭐, 정말? 그럴까 싶긴 합니다.
다른 랩실도 특정 학생 편애하는 하는 경우가 대다수인가요?
7
- 개같이 굴리려면 젊은 사람이 들어와야 함.
하브넷 - 국립대 교수 채용 경력 점수 의문점 ㅋㅋㅋㅋ
8
- 그리고 교수들 이직 얘기도 곁들이는데 학생들이 학업 이외의 여건을 따지는 것보다 훨씬 더 복잡한게 교수 이직입니다.
본인의 선호에 더해서 가족의 선호까지 더해야죠. 여기에 덧붙여 결정타는 자녀 초중등 교육. 연구 환경, 학생 수준, 경제적 조건만으로 결정되는 게 아니란 얘깁니다.
ist 대학원 수준?
11
- -----------정리--------------
학부 입결: y k s h u s g d
연구력/대학랭킹: y s k h u g d
인지도: y k s h s u g d
교수 정주여건: y k s h s u g d
ist 대학원 수준?
8
- 네 대체로 유니스트를 좀 더 위로 봅니다
ist도 다 같은 라인이 아닌건가요?
8
- 고등학생 입시 사이트도 아니고 이런글 올라오는 것도 어이가 없고 그 와중에 유니훌리들이 후다닥 유니가 더 좋다고 주장하는 것도 어이가 없고
ist도 다 같은 라인이 아닌건가요?
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CV에서 연구 분야 관련
2024.05.10
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이제 저만의 연구 분야를 찾으려고 하는데.. 도통 뭘 연구해야 할지 감이 잡히질 않습니다..
탑티어 논문들 나온것도 보고, 인기 많은 국내랩 논문들 나오는거면 거의 대부분 새로운 학습이론 개발을 classification, detection, segmentation쪽으로 가 압도적으로 많던데 이런 연구들이 어찌보면 AI쪽의 핵심, Core AI쪽이라서 연구를 많이 진행한다 보면 될까요?
요새 관심 가지는게 person re-identification이라는 분야인데 뭔가 위의 분야 대비
application 분야 느낌이 강해서 논문을 탑티어 써도 나중에 코어쪽 하신분들 보다 경쟁력이 떨어질지도 걱정이네요..
너무 신경쓰지 말고 논문 잘 쓸수 있는 분야면 파고들어서 어떻게든 탑티어 뽑아내는게 좋겠죠?..
관련해서 조언해주시면 정말 감사드리겠습니다.
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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2024.05.10
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2024.05.10
2024.05.10
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2024.05.10
2024.05.10
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2024.05.10
2024.05.24