아니 시발 연구원 할거임? ㅋㅋㅋ
그러면 석사 박사 ㅇㅈ인데
기업 들어갈거 아니야?
기업 들어가서 데이터 라벨링하고 전처리하고
그게 전부인데 왠 석박?
딥러닝에 쓰이는 수학적 지식이 왜 필요함?
어차피 현업에서는 프레임워크나 라이브러리 쓸텐데?
이거 약간 스프링이나 리액트 쓰지 말고 웹 프레임워크 개발할 수준의 능력을 가지라는거 아님? 어차피 회사 들어가면 스프링으로 개발할텐데 ㅋㅋ 그냥 코테, CS면접만 보면 되지 프레임워크 개발할 수준의 전문성이 필요함?
ai도 마찬가지임 현업에서 석박 수준의 능력(연구 능력) 필요도 없잖아 ㅋㅋ
데이터 전처리 정도 하는 사람을 우리는 백엔드라 부름. 아무도 AI직군이라고 안불러
내 친구가 석사로 ai직군 취업했는데 거의 라벨링만 한다던데? 그리고 백엔드가 데이터 라벨링을 왜함?
기업은 인공지능의 최신 동향을 알고 싶어함... 솔직히 공대 학부생이 책보고 공부하지 인공지능 최신 동향을 논문으로 살피는 건 아니자나.. 그래서 인공지능 좀 한다고 말할 정도가 될려면 인공지능 최신 논문들을 접하고 인공지능이 어떻게 발달하고 있는지 정도는 파악할 수 있는 인재를 원하는 거야
논문 경험이 석박의 핵심이란거네 수학이 아니라
하긴 수학 자체는 컴공 제외 공대 수준이긴 하더라
이게 맞지ㅋㅋㅋ 적어도 돌아가는 판을 아는 애를 채용하는게 기업으로서도 부담이 적음. 데이터 전처리를 왜 하는지도 모르는 애를 라벨링 시키면 걔들이 제대로 하겠음?
학부생때 그걸 안배우니까
4년후면 몰겠금
우린 다 spk 석박 이상이던데 ㄷ.ㄷ; 케바케인듯
라벨링 알바시키는데
박사급 아니면 석사 수준 학위도 라벨링 노예다