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가장 핫한 댓글은?
- 1. GPA 보다는 연구 실적이 더 중요할 것 같습니다.
어차피 스탠포드와 MIT 연구실에는 GPA좋은 미국인들이 많이 지원합니다.
한국 설카포에서 받은 높은 학점(Summa Cum Laude)의 힘이 크지 않습니다.
CS학과 Summa Cum Laude라면 미국 AI대학원 진학 후 퀄을 쉽게 통과하고
코스웍을 잘 따라갈 가능성이 높죠.
그러나 컴공이 아니라면 GPA가 당신의 AI연구 적합성을 결정하지 않습니다.
2.
AI 연구는 GPU와 Pytorch로 수행하는 경우가 대부분입니다.
즉, 대단한 연구 환경을 필요로 하지 않습니다.
작성자 분께서 미국 경험이 없더라도 한국 국내 랩에 컨택하여
Visiting Student Researcher나 석사과정을 수행하면서
충분히 논문을 쓰실 수 있습니다. 그 다음에 미국 탑스쿨을 지원해보세요.
3. 학점과 학벌에서 본인이 하위권이라고 생각하시나요?
그렇다면 인턴쉽을 하면서 연구를 더 열심히 하시면 됩니다.
원래 인생에는 상승과 하강이 있습니다. 겁 먹지 마세요.
Stanford MIT AI대학원 입시
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- 현명한 학생 아닐까요 아닌 랩 오래 다니다가 그만두는 것보다 훨씬 서로에게 좋음
한달 나오고 관두는 신입생들은 뭘까요...
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- 학부를 봅니다.
석사졸업후 취업시 학부 학벌도 중요하나요?
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- 이런 이야기는 본인 실적 까고 하는 겁니다
연구과제는 실적으로 뽑힌다는 이상한 마인드...
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- 가끔은 제안서내용도 이해못하는 심사위원들보면 누가누굴평가한다고 하는 생각이 들죠. 그러다보면 실적순이 차라리 공정하게 느껴짐^^;;;
연구과제는 실적으로 뽑힌다는 이상한 마인드...
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- 글이나 제대로 쓰세요ㅋㅋ실적 없어서 과제 떨어지고 추하게 커뮤에 글 쓰는 걸로 밖에 안 보여요. 실적만이 증명된 연구자인지 알 수 있는 유일한 척도인데요? 실적은 없이 제안서 글 싸지른걸로 뽑자는게 더 어이가 없네요
연구과제는 실적으로 뽑힌다는 이상한 마인드...
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- 한국 평가 위원들 제안서 제대로 안 보는 사람들 많습니다. 실적 기준으로 평가하자는 말이 제일 많이 나옵니다. 평가 얼마나 다녀보셨나요 ? 제안서를 아주 엉망으로 쓰면 그건 당연히 안되지만, 어느 정도 평균 이상이면 실적 싸움입니다.
연구과제는 실적으로 뽑힌다는 이상한 마인드...
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- 억 넘는거받고 하는거대비 편하다 이런 얘기 안했으면 합니다. 가성비 떨어지는직업인건 하브넷만가도 널려있어요. 다들 그정도받는거 이상으로하고 기업가도 국내외 2,3억은 받는사람 천지인데, 그럴듯한 인정 명예로 편한직업처럼 포장하는거 불편합니다. 여기 대학원생들 많을텐데 대충해도 인정받는다는거 여론몰이 아닌가요?
학교분위기마다 다르다는거 압니다. 현실을따져도 그리고 적어도 저희는 지금이 위기로느끼고 최대한 조교수포함 공격적인 운영을해나가고있습니다.
말씀하신거처럼 극단적인 예시는 루팡하는 교수들아닌가요? 회사에도 물박사들 많은데 그것처럼 일반적인 교수들 욕먹이지마세요.
본인이 저 루팡 계열에 없으시면 이런글 올리지마세요. 동료교수들끼리도 저런글 올리면 박수치고 호응해주는지 궁금하네요!
교수 삶이랑 월급에 부정적인 얘기 많은거같은데
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- 제가 생각을 너무 단도직입적으로 밝혔네요.ㅎㅎ 죄송..
큰 관점에서 트럼프 행정부가 불법 이민자들을 색출하려고 노력함에 따라 박사/포닥 한테 주는 펀딩을 제어하는거같아서요 ㅎㅎ
결론은 같습니다...
불법 이민자로 전락하지 않겠다는 뉘앙스를 많이 풍기면 박사학생이나 포닥에게 주는 펀딩을 받을수 있을거라는 뜻입니다 ㅎㅎ
아마도 내년부터는 미국 유학 포닥 힘들어지지 않을까 싶네요...
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- 우리나라에서 교수가 의미 있는 연구로 돈버는 사람이 몇이나 되나? 누가누가 혈세 잘 뽑아먹고 눈먼돈 잘 주워 먹는 가에 따라 수입이 달라지는거지. 그런것 가지고 능력이 좋아 수입이 높은척(실제론 높지도 않음) 하는거 보면....ㅋㅋ 실제로 능력이 출중하면 미국처럼 인더스트리쪽으로 가는게 맞음. 우리나라 발전을 위해서라도 밥통 마저 깨트리는게 맞다고 봄.
교수 수입은 천차만별
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랩실 컨택메일은 답장 주시는데 얼마나 걸릴까요…
2025.01.24
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설 전에 보내서 묻힐까봐 걱정입니다..
학점은 나름 중상위권 대학 1등인데 연구 경험 많이 없으면 잘릴까요
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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