회원에 의해 삭제된 글입니다.
게시글 주소: https://orbi.kr/00070872006
0 XDK (+0)
유익한 글을 읽었다면 작성자에게 XDK를 선물하세요.
-
비정상인거죠? 리밋 한바퀴 돌렸고 복습도 꾸준히 했는데
-
다 아는 사람임 미치겠다 공부질문글에 구걸할수도 없고 아이고
-
대학, 고등학교 동기 제외 옯만추 한명 (한명은 될뻔하다 실패) 2
ㅇㅇ 다음 목표는 슈ㄴ이다
-
아에 안함?
-
옯만추 할 사람 8
20살 되고 선착순
-
기상 2
Lㄱ하ㅗㅠ
-
변표 이후에 낙지에서 사탐 표본들 사라지지 않았나요 아는 옵붕이?
-
쪽지? 인스타 교환? 지역 다를수도 있지 않ㄴ나요
-
탄핵되고 나서 유서 한장쓰고 '계엄, 아내가 했습니다' 한마디 발표한 후에 관악산...
-
문제가너무얌전해 7
지킬선은다지키면서톡톡튀는문제를만들고싶다
-
한 11시 30분이 피크인가 피크닉인가 피카츄인가
-
제발 기각!!!!!! 18
국운이 달렸다 제발
-
다들 잘 지내시죠? 오랜만에 들렀다 문득 그때가 생각나서 글 써봐요 저를 기억하는...
-
펩시 라임 아침에 하나 밤에 하나 몬스터 피치 점심에 하나
-
-
한번호로 밀어서 3등급을 맞던 아랍어이야기를 해주마
-
나만 수험판 탈출 못햇어 시발ㅠㅠㅠ
-
한번 사보고는 싶은데 귀찮...
-
어떡함
-
ㅈ같아요
-
친구가 개빨리먹는데 그 템포로 3병을 먹어버렸네 하 진짜 어질어질 취할 생각이긴...
-
영탐탐도 같이 하는게 더 좋으려나
-
진짜 그지가 되.
-
사유: 안국역과 충무로역은 지하철로 4분 거리
-
내일 할거 1
너란 시작의 끝은 나여야만해~~워어어우어
-
내일 어떻게 참아요 진짜
-
ㄹㅇ임
-
퓨ㅜ
-
(시대 3월례 끝자락 500등까지 설대식 표점 순) 설대식 표점 /누적 백분위 본인...
-
수학 풀 게 넘쳐난다 서킷 브릿지 엑셀 드릴 야무지게 먹어야지
-
나도 나 공부량부족인거 아는데 도저히 공부를 못하겠음 우울증+강박증으로...
-
힘들다 0
전공 공부 힘드러 과제도 짜증나 뭐 어떻게 하라는 거야
-
의미없이 전화기만 자꾸만 들었다 놨다 이 밤이 또 지나가는게 너무 아쉬워 잠 못 드네
-
외모 정병 때문에 마스크 쓰고 다녀야겟,,;;
-
임정환 김종익 0
생윤 잘생긴 윤리 듣고 임정환 임팩트로 넘어가는거 별론가요?
-
궁금
-
본인도 불안한거야
-
현우진 시발점 2
대수 첫번째 지수 들어봤는데 이해하는 것도 그렇게 어렵지 않고 내용도 잘 박혀서...
-
이쯤되면 그냥 다들 저를 피하는
-
김종익 오개념 1
오개념 있나요?? 책 샀는데 오개념 있으면 환불할려구요?? 괜찮을까요??
-
쪽지줘
-
하루도 빠짐없이 당당하게 유빈만 쓰는 거 보고 태블릿 운동장에다 던져버리고 싶다는...
-
옯생 최종목표 1
오르비 나무위키에 박제되기 이거 달성하면 탈릅함 (탈릅 안한다는뜻)
-
안녕하세요 '지구과학 최단기간 고정 1등급만들기' 저자 발로탱이입니다. 지난 1년간...
-
멋부린건 아니고 꾸안꾸아님? 뭐에 가까움…?
-
전 반대
-
전 자살하고싶음 지금
-
학교에서 수업시간에 n제 풀 때 답지 왔다갔다하는거 ㅈㄴ 불편해서 유빈이에서 해설...
-
이젠 올비는 잘 안오시나봐요!!!
-
현타오고 공허함
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?