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- 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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- 늦긴 뭐가 늦어요
저도 석사 29에 시작해서 31에 졸업하고 바로 취업했어요. 4,5년 직장다니다가 36에 박사하러왔어요
자꾸 본인인생을 다른사람의 답으로 채우지마요
석사 27 혹은 28살에 시작하는거 많이 늦은편인가요..
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- 왜 쫓아냈어요 ㅠㅠ
한달 나오고 관두는 신입생들은 뭘까요...
28
- 그래서 저는 처음 한학기는 잡일 뺑뺑이 시킴요
한달 나오고 관두는 신입생들은 뭘까요...
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- 과거에 천문학계에서 계산을 담당하던 계산원, 즉 컴퓨터라 불리던 사람들은 기계로 된 컴퓨터가 나오면서 직업의 이름을 물려주고 물러나야 했습니다. 그들 중 상위 1%는 커녕 지금은 누구도 컴퓨터라는 이름으로 일을 하지 않지요. 그러나 컴퓨터로서 일을 할 수 없게 되었다고 해서 아무것도 하지 못하는 사람들이 생겨난 건 아니었습니다. 그때라면 계산원을 수행했을지도 모를 사람들이 지금은 다른 일을 하고 있지요. 이를테면 대학원의 학생이 되어서 컴퓨터에게 계산을 시키는 일을 한다든지 말이죠. 즉, 기술의 발전이 무작정 일자리를 빼앗는다기 보다는, 일자리의 질을 향상시켜 주는 부분도 있다는 겁니다.
인공지능이 박사를 완전히 대체할 수 있을 정도의 능력을 가지게 된다면 기존의 박사들은 그 인공지능을 가지고 다른 일을 하게 될 겁니다. 기술의 발전이 일자리를 빼앗는 일은 결코 하루아침에 일어나는 게 아닙니다. 일자리를 빼앗긴 사람들을 탓 하거나 비난할 생각은 없지만 보통 그런 비극은 나날이 발전하는 기술에 전혀 관심을 주지 않았기 때문에 다가오는 변화에 적응하지 못해서 일어나는 겁니다. 노인이나 저임금 노동자, 기술지식 접근성이 취약한 사람들이라면 그런 기술 변화에서 생기는 비인간적인 비극으로부터 일정부분 보호해야 할 도리가 있겠지만, 적어도 대학원생이 만약 그런 일을 겪는다면 그건 그저 학계의 움직임에 둔감했을 본인 문제일 가능성이 높다고 봅니다.
그러니 잠못이루고 걱정하기보다는 많이 보고 듣고 준비하시는데 시간을 쓰시는 걸 권해드립니다. 사람은 누구나 언젠가 죽을텐데 그게 걱정되어서 아무것도 못하는 게 아니듯이 말입니다.
AI가 근미래에 웬만한 박사를 대체할 수 있을까요?
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- 집착이 없는거죠 이거 안해도 다른거 할일 많다 마인드 참 쓰레기 같은 마인드 같아요
한달 나오고 관두는 신입생들은 뭘까요...
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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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- 선배에게 제 장비 말없이 쓰지 마세요 강하게 나갔다가 삔또상하는 또라이 걸리면 답없습니다. 문제는 한번 말했는데도 말없이 가져다 쓰는 선배면 또라이일 확률이 꽤 크다는 겁니다. 랩실 환경 특성상 선배에게 아쉬운소리 할 때가 많습니다.
그러니 자물쇠 등 잠금장치를 거시고, 선배가 번호 뭐냐 왜걸어놨냐 하면 새파란 인턴들이 말도없이 갖다쓰길래 가져다 놨습니다. 비밀번호 ㅇㅇㅇ입니다. 혹시 인턴들이 물어보면 가르쳐 주지 말아주세요 하면 알겠다 하고 씁니다. 그러고 잠금창치를 열었으면 사람 뇌리에 개인 물품이라는 인식이 박혀서 갖다놓는 확률이 높아집니다.
그래도 안갖다놓는 선배면 어떡하냐구요? 그냥 그런 니껀내꺼 내꺼도내꺼 인간입니다 포기하는게 편합니다. 그냥 그러려니 하세요
제 경험과 유사해서 주저리주저리 썼네요.
랩실분들이 제 공구를 마음대로 쓰시는데...
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- 진짜 세탁하려면 하버드 mit 이런데를 가세요..
Yk학부에서 카이스트 박사 따면 학벌 세탁되나요..
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- 1.인정. 서울대 학석박인데 실적없는 물박사들 너무 많음. 그냥 서울대 쩌리들이 갈 곳 없어서 대학원 가는 느낌. 실적좋은 비서울대 학부 선호.
2.인정. 테뉴어 받으시고 꾸준하게 연구지도 하는 교수님들은 그냥 무조건 리스펙. 보통일이 아닌데 열정이상의 노력이 필요.
3.다 인정하는데 마지막문장만 인정X. 과탑했으니 SKP에 가는것은 본인만의 특권입니다. SKP에서 만나는 인맥과 연구시스템은 매우 훌륭합니다. 교수님때문에 자퇴를 한다면 어쩔수 없지만 SKP는 충분히 도전할만한 학교이고 경험해볼만한 학교입니다.
4.인정. 한국학생들의 고질적인 병이 수동적인 태도입니다. 무조건 떠먹여주실 바라는건 대학원생이 아니죠. 실패하더라도 하나씩 부딪쳐보고 해결해나가고 배우는 과정의 연속이라 생각.
5.최근에 임용되신 조교수님들 찾아가서 상담을 받는것은 무조건 추천. 엄청난 실력자임과 동시에 제가 본 대부분의 분들도 매우 훌륭한 트레이닝을 받고 인성도 좋으신분들임 (물론 나중에 테뉴어를 받으면 착취형 교수로 돌변하겠지만 ㅋ)
현직 교수가 쉐어해주는 대학원생활 팁들?
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처음 논문 쓰기 전에 기초 배경 쌓으려면 논문을 봐야하나요 텍스트북을 봐야할까요
2025.02.19
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그단계까지 가기위해선 일단 관련 지식을 많이 쌓으려면
그냥 제 분야에 대한 주요논문 많이 읽는 게 가장 좋을까요?
논문 중에도 리뷰 페이퍼는 처음 분야에 진입할땐 뭐가뭔소린지도 몰라서 어렵더군요 참고용으로만 가치있을 거 같습니다
텍스트북을 보자니 제반 분야를 다 다루는 건 좋으나 너무 폭이 넓어서 시간낭비란 생각이 듭니다
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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논문을 내는것 자체가 목적인 연구13
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