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CS 중에서 가장 어렵다는 AI 인공지능 분야 석박사로 Stanford, CMU, UW 붙은 현직이 쓴 건데


읽어보니 출신 학부가 만들어내는 차이가 생각보다 크긴 크네.



정리해보면:


1. 인맥(커넥션) 이 가장 중요하다 함.


미국 상당수의 대학원이 입학 원서 넣을 때 `지도 교수` 를 정하고 들어가고, 실제로 학교 이름보다 중요한 것이 지도교수라서


입시 결정권을 `교수` 가 쥐고 있는 경우가 상당히 많다. 그래서 교수와의 친분이 중요함.


자교 출신이면 훨씬 쉽다는 것이지. 교수 입장에서 몇 년 동안 자기 연구실에서 일한 학부생은 자기가 키운 새끼나 다를 게 없는데 박사 과정까지 여기에서 마치고 싶다 하면 안 받아줄 이유가 없거든. 실력이 된다는 가정하에.


타교로 TOP 박사 뚫는 미국 학부 출신학회 돌아다니며 지가 지원하는 교수랑 이야기 나눠보고 친분 쌓고 들어가더라.



근데 이런 기회가 없는 한국 학부는 실력 하나로만 맨땅 헤딩하는 꼴 인 듯.


한국 학부가 유일하게 유리한 경우는 본인이 원하는 학교에 한국 학부 나온 한국인 교수가 있을 때.


그 교수를 지도교수로 삼겠다 하면 쉽게 뽑히긴 하겠지.


근데 학교 이름보다 중요한 게 지도 교수인데 미국까지 가서 지도 교수가 좆밥 한국인 교수 lab 이면 좀 ㅄ 같지 ㅋㅋ


간혹 지도교수 ㅎㅌㅊ 한국인 교수면서 명문대 대학원 다니는 척하는 미친놈도 있다 ㅋㅋㅋ



2. 학교 이름과 논문 실적이 중요하다 함.


논문 실적 좋아야 하는 것은 당연한 거지만, 학교 이름 자체가 중요하다네.


조금만 생각해 보면 당연한 게 이것도 1번이랑 밀접한 연관이 있음.


이건 약간 내 뇌피셜인데, 어차피 명문대 경영진들끼리 서로 아는 사이라서


실력이 크게 차이 안 난다는 전제하에 서로 학교 학생들 뽑아주고 끼리끼리 해먹으려는 경향이 있는 것 같더라.


예를 들어 프린스턴 대학원에서 실력 비슷한데 하버드 출신 안 뽑고 잡대 출신 존나 뽑으면 하버드 board member 애들이 가만있겠냐.


대학원 실적 악화 = 학교 평판 하락으로 이어지는데 ㅋㅋㅋㅋ


미국 학교들이 존나 공정한 척하지만 실제로는 안 그런듯.



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이게 정말 핵심인데 출신 학부가 존나 차이 크다고 한다.


실제로 내가 수 많은 케이스를 보면서 느꼈던 체감이랑 비슷해서 놀랐음.


이놈 말로는 컴싸(AI) 탑스쿨 대학원 입시 기준 아래와 같이 학부로 차이난다 함.



Case 1.

미국 탑 2 (MIT, Stanford) 학부 + 논문 최소 1개 = 합격률 38%

vs

미국 탑 4 (Princeton, Caltech 일듯?) 학부 + 논문 최소 1개 = 합격률 14%



Case 2.

미국 탑 20 학부 + 논문 최소 2개 = 합격률 21%

vs

해외 최고 학부 (한국으로 치면 서울대 or 미국 탑20 미만 학부) + 논문 최소 2개 = 합격률 11%



Case 3.

해외 최고 아닌 학부 (한국으로 치면 KAIST, 포공, 연고대 or 미국 지잡대) + 논문 최소 4개 = 합격률 5%


나머지는 귀찮아서 생략.


여기서 말하는 논문은 당연히 sci급 논문임.



종합해보면:


1. 동등 스펙 기준 미국 top20 학부가 서울대보다 2배 유리함.


2. TOP 2 학부 나오면 논문 1개 부족해도 논문 2개 있는 서울대보다 4배 유리함.


3. 카이스트, 포공, 연고대는 논문 4개 있어도 논문 2개 있는 미국 top 20 학부보다 4배 불리하고, 논문 1개 있는 top 2 학부보다 10배 불리함.


이놈이 top 20을 어디로 정의했는지 모르겠는데, 공대 기준이면 공대가 거의 없다시피 한 문돌이 대학 빼면 flagship 주립도 (michigan, uiuc, gatech) top 20 안에 포함된다 보면 될 거다.