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1년동안 믿고 들을만 한가요?
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맞팔구 0
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진짜 미세하게만 표본 들어오겠죠?
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사과대 가시라고 아 오
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예를들어 중경외시 낮과 4칸같은 경우 동라인에 쫄튀할 과가 없으면 건동홍으로 안내리고 쓰고 죽나요?
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둘다 최초합 가능할 것 같은데 어디가 나을까요? 로스쿨보단 바로 취업 생각...
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이 쓸쓸한 감정과 공부하기 싫은 기분은 좀 지나면 나아지나요?
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진학사만 4칸이네 ㅅㅂㅅㅂㅅㅂ
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아 좀 꺼지라고!!!! 연고대에서 내려오는거같은데..
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제주대 메디컬 5
붙으면
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9시부터 지금까지 스카에서 삼김 하나 먹고 쭉 공부했거든요 시간도 훅훅 지나갔고.....
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리트 추리논증은 한 문제에 시간 얼만큼 써야 하나요? 2
꽤 빡센거 같은데...
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면접 자신있는데 0
하스나 쓸까?,,,,
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걍 존나 피말리고 지침
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오르비왜노잼? 7
왜노잼?
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60명 넘게 뽑는과에서 표본수랑 제 등수는 그대로인데 6칸에서 5칸이 된 이유가 뭔가요..?
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아무것도몰라하는저표정좀봐여
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ㅇㅈ 5
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수능끝나고 스카시간도 남았는데 산책하다 목말라서 잠깐 들어가서 먹고나왔음 뭐 문제될거없지?
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고민되네요
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컴퓨터공학/전기공학/생명공학 전공 선택 도와주세요
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예전 게시글 말고도 요즘 게시글에 댓글보고 눌러봐도 휴면계정 개많음 ㄷㄷ
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고대식 이정도 나오는데 기계공학 가능할까요?
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노잼
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과기원은 정보가 없네요 진짜...
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싱난다 11
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이거 뭐하는과임? 이름이 좀 짬뽕되어있어서 뭔지 잘 모르겠는데 그냥 전기정보공 비슷한건가?
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제곧내
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걍 n수한단 마인드?
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정시 원서 접수 한번하면 대학 못바꾸나요?
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진지함뇨
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정시면접?
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급함) 정시 접수일정이랑 알바 겹치면 피해야되나요? 1
정시 접수 다음주 화수목금이던데 수요일은 새해첫날이고 목금을 포함해서 하는 알바가...
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문과 정시 라인 0
영어가 미끄러지는 바람에 진짜 막막한데 현재 국숭라인 다니고 있어서 3장 전부 다...
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나 아프다고 했는데 내가 좋아하는 음료 선물해주고 힘내라는 애인이 있으니 그 무엇도 부럽지 읺다
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아니 택배 ㅅㅂ 7
이게 맞냐
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요행으로 간판을 높이지 않고 정정당당하게 실력대로 가겠다는 상남자식 칸수인가
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삼수의 결과 1
재수보다 삼수 망한사람 혹시 있냐? 진짜 재수한 결과도 마음에 안들어서 삼수한건데...
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남자 실격 8
여자합격~하와와 여고생쟝(고4)인 거시와요~
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과외나 구해볼까 1
방학때 할게없네
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제가 663.75인데 이때까지 최초합뜨다가 갑자기 추합뜨는데 뭐죠..???
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땅우쌤 나무위키 보는데 29
나랑 공통점 발견 ㄷㄷ
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진짜 가나다군 개 ㅈ같노 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
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걍 하스 쓸까 면접준비 1도안했는데
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예전에쓰던거할까
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355 괜찮겠지 0
5 하나가 소수과라 개쫄리는데 심지어 엔수임..더할계획없음
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공대 0
공대 내에서 산업공학과랑 비슷한 입결을 가진 학과는 어딘가요? 또 산업공학과의 미래...
RL은 요즘 분위기나 동향이 어떤가요
RL 연구는 옛날(10년대 중후반)에 비하면 망했죠
근데 현업에서 계속 쓰긴 하는 걸로 알아요
인기가 도로 시들해졌나 보네요... 요즘 가장 핫한 건 NLP랑 비전인가요?
RL이라는 건 학습 방법론이고
NLP랑 Vision은 처리하는 데이터에 의한 분류이죠
아예 다른 관점인데 요새 가장 핫한 건 NLP랑 Drug/Material discovery 등등 있습니다
방법론 중에 핫한 건 저도 잘 모르겠네요
요새 워낙 연구가 많아서 저도 제 분야 말고는 잘 안 읽어보는지라
Drug discovery는 올해 노벨상 받은 DeepMind의 AlphaFold처럼 단백질 구조 예측하고 신약 개발하고 하는 bioinformatics 분야입니다
아무래도 강화학습을 적용하는 분야는 다소 한정적인 편이니(배움이 짧아 제가 틀렸을 수,,) 별 생각 없이 그렇게 묶어서 말했네요 ㅠ material discovery는 어떤 분야인가요?
신소재 연구를 AI로 조진다고 생각하시면 돼요 ㅋㅋ
RL을 쓰는 게 효과적인 도메인이 한정적인 건 사실입니다
신기하네요.. 재료랑 화학 쪽도 좀 알아야 필드로 진입하거나 괜찮은 성과를 낼 수 있을 것 같은데 역시 세상에 대단한 사람은 많군요
제가 그 쪽 연구를 해보지는 않았지만 아마 재료과학이나 화학, 생리학 쪽에 깊은 지식이 없어도 상관 없는 걸로 알고 있습니다. 솔직히 저런 연구를 하면 필요한 몇 개의 과목에 해당하는 공부는 해야 하긴 하는데 그 정도는 다들 하죠.
앗 댓글 다는 사이에 내용 추가하셨군요 감사합니다
생물정보학 하는 분들을 은근히 많이 본 것 같은데 이쪽으로 빠지는 컴공/전산 분들이 많으신가요?
꼭 bioinformatics를 하려고 한다기보다 그 분야가 알고리즘이나 AI 연구에서 큰 도메인이긴 합니다. 그리고 뭣보다 미국에서는 아주 큰 돈이 되는 분야니까요.
같은학교기준 화학과랑 기공중에 고민한다면 어느 곳에 지원하실거 같나요?
주관적인 선호도 빼고 객관적인 미래/전망만 본다면요
우선 학과를 선택할 때 주관적인 선호도를 배제하고 결정하는 건 별로 좋은 방식은 아닙니다.
국내에서 학사/석사 졸 하고 취업하실 거면 그냥 닥치고 기계공학(꼭 기계가 아니더라도 공학)을 하는 게 맞습니다.
박사는 미래/전망 가지고 논할 수 있는 게 아닙니다.
서성한라인에서 화학공학과 신소재공학과 고분자공학 나노공학 산업공학 기계공학 중 어느 과를 가장 추천하시나요? 적성은 다 비슷비슷한거 같아서..
화학공학이나 기계공학이요
화학이랑 기계는 살짝 결이 달라서 끌리는 거 하심 돼요
의대에서 공대대학원 어떻게 보시나요?
굳...이?
양자컴퓨터 전망 어떻게 보시는지 궁금합니다!
아직은 잘 모르겠어요
제가 양자컴퓨팅 쪽으로는 기술적 이해가 떨어져서
서울대 물리교육과 와 고려대 전기전자공학부 중에 어느쪽이 벨류가 더 높다고 생각하시나요?
이것저것 생각해봤을 때 전 고대인 거 같은데 사회가 그렇게 생각해줄지는 의문이네요
1. (비슷한 질문 여러번 해서 죄송합니다 칸수가 시간이 갈수록 떨어지네요ㅜㅜ) 설카포 ai 대학원 진학을 목표로 한다면 고려대 수학교육과 vs 한양대 컴퓨터소프트웨어학과 어디가 더 나을까요? 전자의 경우 컴퓨터 이중전공, 후자의 경우 수학과나 데이터 복전 생각중입니다. 관심분야 내에선 학교를 높이고싶다는 욕심이 컸었는데 수학은 좋다만 교육쪽은 생각해본 적이 없어서…
2. 현재 나이가 현역인데 서울대, 카이스트 목표로 재수하는 건 어떻게 생각하시나요? 그냥 대학 진학 후 전공 공부에 집중하는게 더 효율적인가요?