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- 반말찍찍하고 말투에서 절대 뽑으면 안 되겠다는 확신이드네요! 일단 나이 많은 지방대에서 심지어 수석도 아니고 상식적으로 누가 뽑을까요
대학원 컨택 왜 안될까요
40 - 진짜 요즘 들어오는 사회성 없는 걸 넘어서 애들은 개념이 완전 달라요 저도 교수님 선배들 다 좋은데 새로 들어오는 후배들 보고 정 다 떨어져서 박사할 생각 싹 사라졌습니다. 저런 애들 보면 예의가 없고 이런 걸 넘어서 자기 이외에 다 NPC취급하고 다른 사상을 가진 사람같아요
요즘 신입은 아주 당당하네요
40 - 그럼 풀타임/파트타임 나눠하는 전문대학원에 2년 풀타임 노예 하면서 인생 설계도 하지 말라는거냐?
뭐 없는 제도 만들어가면서 유학 준비 한다는것도 아니고 누가 누구를 이용하는건지 모르겠네 ㅋㅋ
요즘 신입은 아주 당당하네요
32 - A케이스 골목대장 한국 교수: 글로벌 연구 능력 없고 그냥 골목대장 하면서 학생들 굴려서 돈 좀 벌어야지
B케이스 로벌 경쟁 하려는 한국 교수: 세계와 어깨를 나란히 하는 프런티어 연구를 해야지
B케이스 글로벌 경쟁 하려는 한국 교수에게.. 한국 학생이 교수님 지도하게 연구 도움 받고 외국 가고 싶습니다. 하면.. 교수님은 당연 기분 나쁘고 어안이 벙벙.. A케이스는 교수는 그러거나 멀거나 라고 생각함.
자 그럼 다른 선진국을 봅시다.
일본에서 노벨상 받은 교수에게 일본 학생이 미국 유학하게 지도하에 도움 받고 싶습니다. 라는 얘기 들어 봄?
영국의 세계적 석학 교수에게 영국 백인 학생이 미국 유학 가고 싶으니 도와주세요. 라는 얘기 들러 봄?
자 그럼 이제 후진국을 봅시다.
인도 IIT 뭄바이 교수에게 IIT 출신 학생들은 미국 유학가게 도움 달라고 많이들 얘기 함. 그리고 실제로 IIT 출신들 미국으로 많이 감.
간단한 예시로 본 한국의 현재 상황은 대혼돈의 카오스.. 특히나 사회가 너무 빠르게 후진국->개발도상국->선진국 초입으로 오다보니.. 사람들 마인드도 아직은 선진국은 아니고 안 뀌고.. 한국 교수님들도 A케이스, B케이스가 섞여 있는 "전형적인 중진국의 함정 상황"
결론은 시간이 흐르고 옛날 마인드 사람들은 죽고 새로운 사람들이 태어나고.. 시간이 더 흐르면.. 한국 에서도 글로벌 수준 연구하고 그들과 경쟁하는게 당연시 되면서 유학을 안 가게 됨.
요즘 신입은 아주 당당하네요
8 - 지피티로 전공 이해가 잘 되나요? 그럼 타 전공도 지피티만으로 금방 이해가 다 되시나요?
GPT 시대에도 전공서적을 꾸준히 읽어야 하는 이유가 궁금합니다.
12 - 전공서적을 읽으면 이런 소리를 안 할 수 있습니다.
GPT 시대에도 전공서적을 꾸준히 읽어야 하는 이유가 궁금합니다.
18 - 0. 일단 전공서적 읽으라는게 모든 글자를 다 읽으라는건 아닙니다.
1. GPT는 간혹 틀리지만 전공서적은 웬만하면 맞습니다.
2. 학문은 발전해온 과정이 있고 그걸 잘 이해해야 응용할 수 있습니다. GPT에게 모르는걸 물어보면 가장 위에 위치한 지식을 취사선택하게 됩니다. 요리에 비유하자면 전공서적을 통해 공부하는건 재료의 맛과 특성, 조합했을때 나오는 궁합 등을 배우는 것입니다. 이후에 어떤 요리를 하더라도 그 지식에 기반해서 다양한 응용을 할 수 있습니다. GPT에게 모르는거 물어보는건 된장찌개 레시피를 검색한다음 그대로 따라하는겁니다. 엄청 맛있는 된장찌개를 끓일수 있을지는 몰라도 김치찌개는 못끓이죠.
3. 내가 뭘 모르는지 알게됩니다. GPT 는 자세히 설명해주고 항상 맞는말만 합니다. 그래서 그걸 읽고 있으면 내가 모든 내용을 이해했다고 생각하게 됩니다. 교수님 설명 들을때는 다 이해한거 같은데 뒤돌아서 다시 생각하면 잘 모르겠다, 같은 경험 해보셨나요? 그거랑 비슷합니다. 체계적인 지식을 구멍이 없는 논리 흐름에 따라 습득하는 경험을 많이 해보면 어떤 지식을 습득했을때 (혹은 습득했다고 착각했을 때) 내 이해에 구멍이 있는지 없는지를 잘 구분할 수 있게 됩니다. 이런 경험을 많이 해보지 않은채로 본인이 이해했다고 착각하며 새로운 지식을 많이 집어넣으면 뭔가 많이 아는거 같은데 조금만 깊게 들어가면 빠져있는 연결고리가 너무 많고, 자신이 뭘 아는지 혹은 모르는지도 모르는 상태가 됩니다.
GPT 시대에도 전공서적을 꾸준히 읽어야 하는 이유가 궁금합니다.
10 - 이런 교수님도 있어서 다행이다.
우리 교수 포함 내가 아는 교수님들은 이런 감정은 커녕 학생의 성장은 무슨 얘를 어떻게 굴려서 자기 이익 챙길지만 고민하심..
교수 초임에 가장 무너지기 쉬운 순간은
38 - 아주 멋진 태도 입니다. 그러한 자세로 새로운 분야를 도전하시거나, 연구를 사랑하는 마음이 있다면 유사분야 연구를 다시도전해도 좋을것 같습니다. 어차피 시간지나고 보니 꾸준하게 좋아하는 자기 방식, 삶의 태도와 가치를 찾아가는 것이 결국 이기는 길입니다. 비교의식 찌든 인간들은 운좋게 교수가되서도 찌질하게 살면서 주변사람과 자신을 불행으로 이끄는것을 보게됩니다. 우여곡절 이겨내고 50초에교수되는 분도 있구요, 그 분이 살면서 얻어내는 가치를 우리가 정량적 숫자로 나타낼수도 없습니다. 그사람으로 인해 행복하게 연구하고 국가에 이바지하는 많은 후학이 생길 수도 있는거구, 일찍 교수되서 애들 우울증 걸리게 만들고 꼰대 쪼다 연구자들 다수 양산해서 불행을 퍼트리거나 스스로가 늘 불행할수도 있는겁니다. 인생은 생각보다 깁니다. 힘내세요! 멋진 마인드입니다. ㅡ 사람은 늘 이상한 존재라고 디폴트 깔고 앞으로는 말에 휘둘리지 마셔요
대학원 자퇴 후 살아가고 있는 삶
24 - 학생들 인성 수준이 많이 낮아진것도 있고 ist나 지방대인가요? 지방애들이 대체로 가난하고 돈에 욕심만 많아서 그래요. 서울사립이고 학교 수준 높을 수 록 그런 이야기 하는 학생들 없어요. 빨리 좋은 곳으로 이직하시길 바랍니다.
왜 장학금을 학교에서 준다고, 지도교수는 상관없는 것 취급하나요..?
23 - 냉정하게 교수되긴 매우매우 어렵고 갈수록 더 어려워지겠지만, 회사입장에서 조교수는 매력적인 인재가 아니죠.
회사에서 초정 강연을 ‘주기적’으로 나가셔서 무보수 직급하나 꿰차시고
회사에서 필요한 연구분야로 자리잡으신 최~소 중견 이상급의 정교수님들정돈 돼야 모셔갑니다..
현직 교수인데 삼전 탈락했네요..
9 - ... 그럼 본인은 왜 필요한가를 생각해보세요....
GPT 시대에도 전공서적을 꾸준히 읽어야 하는 이유가 궁금합니다.
8 - 대학원 공부 시간 강제하는 것만큼 의미없는게 없을듯 합니다. 사실 본인이 공부하고 싶으면 근무시간이랑 상관없이 얼마든지 더 하는 학생도 많기 때문이죠 전체적으로 학생들의 수준, 열정에 관한 부분이라.. 저는 박사 과정생이지만 저희 연구실은 10시출근에 퇴근시간이 안정해져있습니다. 언제든 자유롭게 퇴근하라는거죠 실제로 일찍 퇴근해도 아무도 뭐라 안하고요. 그런데도 불구하고 대부분 늦게까지 남아서 막차타는 학생이 많습니다 자발적으로 공부할 학생들의 기준은 그만큼 공부와 연구에 대한 열정과 동기에 차이인 것 같습니다.
제 연구실은 9-10 입니다
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머신러닝과 하드웨어 분야 진로고민
2020.09.07

안녕하세요 서울 상위권 공과대학 재학중인 학생입니다.
지금은 3학년을 마치고 군복무 중입니다.
하이브레인넷에도 같은 질문을 올렸습니다.
학부 저학년때부터 항상 분야를 고민을 많이 했습니다..
이미지센서같은 아날로그 회로 분야와 머신러닝 알고리즘 (응용이 아닌 통계적 머신러닝 알고리즘 개발입니다) , 컴퓨터 비전 분야인데요.
어떤 분야를 선택하던 박사까지는 할 예정입니다.
사실 재밌는건 제가 수학을 좋아해서 머신러닝이나 컴퓨터비전 분야가 더 재밌는것 같은데, 아래 글들처럼 머신러닝은 지금 진입하면 레드오션이다, 나중에 나오면 할게 없어질수도 있다 이런 이야기들이 많아서 후자로 마음이 기울다가도 다시 고민이 됩니다.
아무래도 시장성과 전망을 고려하지 않을수가 없으니까요..
아날로그 회로 분야는 없어서는 안되는 분야라 적어도 밥은 먹고 살수 있는 분야기 때문에 안정성과 제가 조금이라도 더 좋아하는 분야를 선택하는것 사이에서 너무 고민입니다
저의 (할수만있다면) 꿈은 교수가 되는건데 사실 머신러닝 쪽은 앞서 말씀하셨듯이 지금 너무 포화상태라 교수가 되기엔 더더욱 힘들어질거같아 희소성이 있는 아날로그 회로분야를 선택하는게 나을것같기도하고요..
도대체 언제까지 고민을 하고 있는건지 모르겠습니다 ㅠㅠ 어떤걸 선택을 했다면 그것만 열심히하면 되는데, 선택 자체가 너무 힘든것같습니다.
어떤 기준으로 분야를 선택하면 좋을지, 머신러닝(알고리즘 개발 혹은 컴퓨터비전) 분야가 그렇게 지금 레드오션 상태인지 궁금합니다. 그리고 마지막으로 머신러닝 알고리즘 개발은 보통 어떤 기업 직군으로 취직을 하는지 궁금합니다. 컴퓨터비전이나 회로쪽은 알겠는데, 사실 머신러닝 알고리즘 개발쪽은 잘 감이 안옵니다 ㅠㅠ
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