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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...
20
- 현직 교수입니다. 공감합니다..ㅋㅋㅋ
미국 포닥들 삐대는거 참 가소롭다...ㅋㅋㅋ
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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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- 대부분 맞는 이야기이긴 한데요.
조교수 랩에 대해 너무 긍정적인 이야기만 있는 것 같습니다.
오히려 처음 셋업하는 랩에서 고생만 하고 졸업하거나 포닥 때는 좋은 논문 많이 낸 사람이 교수 임용 되고 본인 교신으로는 좋은 논문 못 내는 경우도 많습니다. 그래서 신생랩 선호하지 않는 거고요.
결론은 일단 최근 퍼블리케이션을 꼼꼼하게 봐야 합니다.
그 랩 멤버가 일저자, 교수가 교신저자인 논문만 봐야하고,
랩 멤버 수 대비 논문 양과 질이 괜찮은지,
좋은 논문들이 한 두 명에 집중되지 않고 골고루 쓰는지 보면 됩니다.
결국 대부분 멤버가 좋은 논문을 쓰고 졸업하는 랩에 가면 본인도 그렇게 되고요. 그 중에서 많이 가르쳐주고 챙겨주는지 자유방임인지는 면담 때 파악하고 본인에 맞춰 선택하면 됩니다.
현직 교수가 쉐어해주는 대학원생활 팁들?
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- 안물안궁
현직 교수가 쉐어해주는 대학원생활 팁들?
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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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- 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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