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나쁘게 말하면 생각이 짧다고 좋게 말하면 쓸데없이 깊게 파고들지 않는다는 거
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야생화 공동 작곡한 사람이 오징어게임 음악감독이네요 2
뒤에 피아노 치시는 분ㅇㅇ
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빙수 5
맛있어
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다들 감기 조심하세요
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캬 6
캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬ㅑ캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬탸캬탸탸캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬캬...
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아는 사람 스타트업쪽 주 25시간 근무 수학 학원 주에 수업 3개 물리 고2,...
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저는 국어하고 지구과학입니다
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수시 n수 0
학종은 n수 안뽑죠 특히 의대..
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우우우우
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왜그런거임? 방금 머리털었더니 우수수 떨어짐
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폭동 일어날듯…
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제법 돼지같아요
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현재 예비 고3 현역이고 자퇴 후 사탐런 해서 10월 말부터 사문 시작했는데 현재...
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션티 바보 4
노트북으로 대성 들어가서 션티 숙제 자료 프린트하려고 하는데 4개 어플 다운받으라구...
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더욱 발전한 통번역사가 되기 위한 몸부림 크카카캌ㅋㅋㅋㅋ
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사탐런 3
님드라 .. 나 이과생 정시러인데 약대나 치대를 목표로 하고있거든 오늘 작년...
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음음.
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흐흐흐흐흐흐흐흐흐흐흐흐흐흐흐흐흐ㅡㅎ흐흐ㅡ
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민우씨 회당 출연료 5000만원 주사면 나가 드릴게요 ㅋㅋ
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개념은 학원 다니면서 하고 있습니다. 그래서 미적 개념 바로 다음 강의 들을...
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복전에 포토샵과 에펙 수강할 수 있는 수업이 있었다 0
애니메이션 동영상 제작 해보는게 버킷리스트 중 하나라 심장 쿵덕대는중
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어어 기침난다 4
독감은 아니어야 한다...
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확통은 개정 이후껀 아얘 안 풀어봄 골수 미적러다 이거야
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예비고3 언미물생인데,, 고2모고 기준으로 국영탐탐은 1컷, 수학은 백분위...
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그냥 들어. 7
에메 신곡 많관부.
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중대ict 1
몇바퀴 예상하시나요 353인데 붙을 확률 몇임?
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오랜만에 허접 그림 올립니당... 그림 연습도 할 겸 오르비하다 재밌는 게시글...
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미기확 2
3도류 드가자
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기하에 벽 느낀 문제 26
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서울대식 - 인문 361.8 자연 362.3 연세대식 - 인문 646.75 자연...
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무진기행 0
충격적이네
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확통 재밌는데 10
진입장벽도 거의 없고 개념이랄 것도 없고 발문 따라 케이스분류만 하면 되어서...
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신종 플러팅 2
내일 써본다
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졸려요 4
졸려요 으억
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사회적 지능이 낮은 사람들은 대체 왜 그러는 거임?? EQ 박살난 사람들은 내가...
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이건 좀 혹하는데
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그냥 쎈이나 자이 가지고 과외하려고 했는데 조금 눈치보이네요
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난 뭔가 0
사탐9과목 과탐 8과목 미적분기하 다 해보고싶음
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PH 중화반응 식초 기체추론 동위원소 양적관계 몰농도 산화수 짜맞추기 등등...
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숙대랑 숭실 수시 어문계열로 둘 다 붙었는데 로스쿨 쪽 생각이 있어서 숙대...
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보통 쉬운 편임 다 주어져 있을 확률이 높은 거라
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학벌을 떠나서 지능이 낮은 사람은 진짜 만나기가 쉽지 않음 근데 학벌이 어느정도의...
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아침저녁으로 4시간씩 끊어서 두 번 자네요
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재밋는 미연시 게임 중 13
두근두근 문예부
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인하공전 항공운항과 스튜어디스 지망생 분들이라 키도 크고 외모도 ㄷㄷ
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학벌좋고 외모좋고 성격좋은 사람들 꽤 있음 ㅇㅇ..
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얘 내년에 입을 과잠을 내가 선택한다고 생각하니까 소홀히 할 수가 없음 ㅋㅋ
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68 95 99.7 10
보통 신뢰구간 구할 때는 a=0.05를 쓰죠 점공에서는 예측 구간이라고도 합니다
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?