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ㅈㄱㄴ
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인설약 둘 다 메이저약이라 약대에 진심인 것 같긴 한데
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직업 중 존멋 7
파일럿 군인 경찰 소방관 개멋잇음
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덕아웃 0
흠
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어디감? 이약도 많이간다는데 ㄹㅇ임?
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대부분은 최종 모의지원의 결대로 움직이나요?? 아니면 진학사 모의지원이랑 실지원이랑...
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갑자기 땡기네
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사탐 진짜 뭐해야 되나 13
생윤은 하면서 잘 맞다고 느껴서 생윤 고정하고 하나를 더 선택해야 하는데 동사...
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근데왜여친이없지
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고속 0
살까여 말까여 진학사 이미 햇구 컨설팅 예정되어잇어요 그냥 선호도나 도ㅇ점자 다른...
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최초 정시모집인원이 21명인데 최초합격자가 16등이고 추가합격자는 33등컷인데 뭔말임 대체?
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가르치는 입장인데 수업할때 아이패드 써도 될까요 학생은 교재 쓰라하고
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갠적으로 마초상남자 느낌의 고대 승.
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....
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사탐 개념강의 2
정법을 2학년때 선택해서 1년동안 내신대비하며 개념은 다 한번 하긴했는데(강의x...
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입금해라 2
덕코로 받겠다
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현재 목표는 약대, 한의대 국어2~3 수학 1 영어2 일단 사문, 지구을 할 계획...
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투표해주떼염
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아무래도 재수열차 타야겠네요
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9칸이면 2
장학금받을확률좀있나요 근데거기서전과해도되나요 학교마다다른가
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경희vs중앙 0
1. 경희대 높은 과 6칸 /성or한 2칸 / 중대 경영 2칸 2.연세대 3,4칸인...
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지옥의 눈치싸움 시작 ㅅㅂ ㅠ ㅋㅋ
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걍 정직하게 돈 벌어..... 하이 리스크 하이 리턴이란 말이 왜 잇는지 모름??...
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하나를 6칸이상 박고 표본 분석한다는 가정하에 어느 군에 해야지 합격확률이 올라갈까요?
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진짜 ㅈㄴ 불안하다 ㅅㅂ
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성대 자과계 8
6–>5칸 ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ
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크게 불리한 대학 어디인가요 서강대는 과탐 가산 없다던데 이러면 무조건 사탐이...
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2년 장학금이라 +2하기 용이함
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왜이러냐
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방금일어났는데 2
해가지고있네
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진짜 어떻게 해야 바뀌지 역사 속 여러 나라가 그랬듯 쿨타임 도는 건가
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이거 진짜다...
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이거풀어보새요 8
난 너무 찝찝하게풂. 개인적으로 뭐처럼 보이는거 직관으로 미리 찍어놓고...
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오왜토 4
왜 벌써 토요일 ㄷㄷ
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전과 복전이 쉬운 학꾜가 머가잇냐요?
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장점: 실수해도 1 가능, 산수 재능, 도표는 안 틀림, 공부해봄 단점: 실수...
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오늘의 낙지 2
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어디 전자공이랑 취업 비슷하게한다봄?
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ㄱㅊ? 사실 LCK는 한화빼고 다 보고 있어서
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당신의 선택은?
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컨설팅 4
컨설팅 가서 먼얘기해요.. 모합니까 ㅠ 알려주세요
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20 > 21
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설대 문과 9
수상할 정도로 상위 표본에 교차가 적은데...??
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지금 성대 등수가 점점 밀려서 안정을 중앙대에서 써야될거같은데 반수하기 좋은...
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안되나
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문과로 돌려야되나 컷 계속 올라가네
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N축 등등 대치동 어둠의 스킬 같이 학생들이 현혹될만한 요소를 하나도 사용하지 않고...
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많이 내려감
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시대 재종 장학 2
고려대는 안주겟져?....ㅜㅠ 고대 생명 붙고 내신은...
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수열의 귀납적 정의 인정하면 7ㅐ추ㅋㅋ
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?