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그렇게 쉽게 깨지진 않을거야 너만을 사랑해
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그 다음에 문제 읽음
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박효신이 조아 나는
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지금 하는거 보면 아무리봐도 탈릅은 안할거 같은데
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병신같은 넘들이랑은 인간관계 자체를 맺지 않음 바로 할 수 잇는 최선의 싫어하는 티를 냄
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맞은 문제들 강의 다 들으시나요? Day2개 분량 풀었는데 틀린게 따로 없고 다 확실하게 풀엇어여
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잘생긴 옯붕이
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taerinstudy ㄱㄱ 낼부터 진짜 피드 올릴게
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휴릅이 하고싶네 11
덕코 줄까
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ㅁㅌㅊ(혐주의) 8
짜스
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강기분 완강했고 작수 백분위 70이엇는데(국어 못 함ㅜ) 시험만 치먄 ㅈㄴ 발발...
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바로 너 1000덕 선착 5
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오르비에서만 비호감 행동 하는건데 진짜로
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페페 더 프로그 0
플리가 아주 맛있네요
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좀 에반가
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맞나
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공부하기 시러 ㅗㅗㅗ
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난 어딜가나 호감인데 10
ㄹㅇ인데
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사문 기출문제집 1
사문 개념 검더텅으로 기출 1회독하고 복습하면서 기출회독 하려는데 회독할때는 무슨...
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내 게시글에 댓글 달아주는 사람
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궁금쓰
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킥오프 쎈 1
고2 정시파이터 파데 -> 킥오프 다 풀고 워크북 얼른 끝내고 어삼쉬사 하려는데...
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요즘 오르비는 뭔가 일러투척하기 꺼려짐 ㅆㄷ농도가 많이 낮아진것같음 ㅆㄷ프사는...
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옯붕이들 잘자츄 11
내 꿈 꼬츄 굿나잇츄
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오르비의 정상화는 대킹버드 아 젖지의 횡포에서 불쌍한 우리 중생들은 구원해...
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기하미만잡 4
가하가짱임 그냥
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하 이제 과제해야해
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ㅈㄴ떨린다 0
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너무 졸ㄹ령ㅛ 9
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통계파트가 가장 어렵지않나요?? 개념은 되게 고차원적인것가튼데
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옯비미남미녀 15
알려줘요 팔 하러 가게
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따흐흑
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역시나 인수단위로 묶으면 계산 귀찮을 것이다. (전개하고 적분)그냥 전개식으로...
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애니추천좀 8
오등분의신부,그 비스크돌은 사랑을 했다, 어서오세요 이 실력지상주의 교실에,...
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1년 반 전쯤 먹던 약이 남아있는데 1년동안 그냥 백수로 있었어서 안...
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그냥 태어났을때부터 속눈썹이 선천적으로 그 여자애들 속눈썹 올린거 처럼 올라가있음;; 나만 그럼??
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추가적으로 이정도를 풀수 있을정도면 수능때 1은 걱정 없을까요?
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너 전화받아!
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국어 강사 추천 10
지금 고2고 국어풀때 보통 그읽그풀로 푸는 편입니다. (구조독해로 푸는거 한번도...
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말로는 설명 못하는 묘한 끌림이 있는 사람이 있단말야
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2018 LEET 결혼을 하면 자연스럽게 아이를 낳지만, 아이들은 이 세상에...
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3모 성적 = 수능 성적이다. 탐구 한두등급 오르는 정도. 오르는 학생은 진짜 극소수라고 봄.
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이거 왜 다시 원래대로 안 바뀜? 진짜 모름
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이럴 리 없어
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관독에서 쪽지 3
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[국어 3모 33번] 본문을 최대한 직관적으로 읽는다면? 0
안녕하세요, 국생국사 현입니다. 손해설 글에서 언급했던 것과 같이 33번 문제에...
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사실 잘하는 사람들은 다 자연스러울 듯요유동적으로 다항식을 세팅하자예제)f는...
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?