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- 어차피 그 연구실에서 박사까지 할 생각으로 지원했을텐데, 굳이 석사로 전환할 이유가 있나요? 석박과정을 밟다가 도중에 적성이 맞지 않는다고 느껴서 석사 전환 후 취업한 사람은 봤어도, 박사 학위 취득하는데 실패할 것 같다고 지레 겁을 먹고 입학 하자마자 석사로 전환하는 학생은 본적이 없는데요.
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- 한심한놈
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- 랩 보스 입장에선 시작부터 진짜 안 좋게 볼거 같은데요 ....
막말로 다른 학생은 석사 까지만 하고 싶다고 해서 석박하고 싶다는 본인을 좀 오래 데리고 키워야 겟다 하는 맘으로 뽑을수도 있는건데
막상 입학하고 나선 석사 까지 하고 박사로 재입학 ? 교수가 본인 뭘 믿고 그 이야길 믿어줄까요....
그러고 뒷통수 치고 나가바리면 괜히 시간 낭비만 한거라고 생각할거 같은데요..
이야기 하시려면 합격하기 전에 이런거 논의 해 보시는게 나을거 같은데요 ㅋㅋㅋㅋ
합격하고 첫날 부터 갑자기 석사로 바꾸니 뭐니 이야기 하면 찍히기 딱 좋긴 하겟네요...
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- 또 속는 호구 없제
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- 윗 댓글은 포기하시고 대피하셨네요ㅋ 출처가 있는 소식인가요? 그냥 찌라시인가요?
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AI 기술의 성숙도
뻔뻔한 칼 세이건*
2021.10.11
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최근에 드는 생각인데 AI 기술은 성숙기에 들어갔다고 보는 것이 맞지 않을까? ResNet, 알파고, GAN 등 뭐 하나 나오면 서둘러 응용하기 바빠 죽던 시절에서, 순전히 내 입장에서 판단한 것이긴한데 NIPS에서 뭘 하든 ICML에서 뭘 하든 이전만큼 큰 관심이 없는 것 같아. 물론 최근 연구의 중요도가 떨어진다는게 아니라, 세계적 석학들이 하는건데 다 AI 기술이나 통계적 시각에선 근본적 척도에서 중요하겠지. 이게 기술의 발전이 로그 함수 모양이라고 치면, 이제는 왠만큼은 평평한 구간에 들어간 것이 아닐까. 사람들이 요즘 들어 중요하다고 얘기하는 메타러닝, 퓨샷러닝, 컨티뉴얼러닝 등등 재밌기는한데 이전에 나온 주제들만큼 쇼킹하진 않은것 같아.
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