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뉴런 스블 0
단순 문제해설이 아니라 스킬 정리도 배우고 싶은데 어떤 거 들어야할까요ㅜㅜ기현쌤...
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전전 토목공 2
전전이야 말 할 필요없고 토목공은 연봉이 엄청 쌔서 둘 중 어디로 갈지 고민되네요...
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강대 K 생윤 출제진 시대인재북스 검토진 (전) 메가스터디 현자의 돌 검토진...
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대깨설 7
대깨설 다들 어떻게 생각하심? 좋든 안좋든 궁금함
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내년 3월에 완공된다는데 3월부터 정규반 모집할까요? 아니면 6월 반수반부터...
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정시로 14명 뽑고 지거국임 실제지원자 22명중에 1등이고 전체지원자 111명중에...
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지방 일반고 1.28이면 장학 가능한가요?
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계속 다듬고 연습해보고 처음이라 이런걸가요 3시간 수업 한 12시간 준비함
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궁금..
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와대vs치대 6
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표본분석 해보니 7명 뽑는과이고 제가 19등인데 앞에 9명만 빠질거 같은데 안쓰는게...
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안녕히 주무세요 6
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조차 떨어지게 생김
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지문 독해는 제대로 했는데 처리한 정보가 휘발됨요... 특히 빨리빨리 하겠다고 병크 많이 터트림
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토토해야하나 3
흠
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확통 공대 1
이번 수능 미적 21,27,28.29,30 틀려서 확통으로 튀려고 합니다. 목표...
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ZZ 3
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올해 김현우 듣던 친구 강기원 갔네 ㅋㅋㅋㅋ
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제발 조금만 더 가라 난 스나 포기했어...
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여친편입 학교 고르는중 취업할때 이득인점과 면접관이 보는 인식따졌을때 좋은 대기업...
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뭐에요 참가시켜줘요 씨발
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수분감듣고 자이스토리사서 적용해보고있는데 미적분 한달차이긴한 뉴런 같이 해도...
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* 자세한 문의는 아래의 링크를 통해 연락 바랍니다....
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57476인데
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다 떨어졌어… 접수 4일전에 희망을 짓밟는군 그나저나 몽골어 모인 표본 16명은 너무한 거 아니냐
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다른데 비해 싸긴 한데 장학 이런게 없네…
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뉴런 바뀐거임? 0
뉴런 뭐가 바뀐거죠..? 걍 똑같은거 같은데..
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원래 이영수 유베가는길 들으려 했다가 대성은 못살것 같아서 이번에 새로오신 또선생...
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너무쫄리지않나여
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받습니다 질문을 0
ㅈㅁㅈㅇㄱ
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원서 얼마안남은 지금까지 계속 안들어오고 있으면 이건 표본 숨기기라고 봐야하나요...
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칼질한 니 아랫도리는 절대 온전히 아물지 않을 거다. 너를 사랑해줄 사람은 이...
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06이고 모고 2정도고 간단 진단 테스트로 830-860나와서 해커스 빨갱,파랭으로...
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오노추 1
Yes or no 요즘 sugarcoat랑 젤 많이 듣는듯 아주 조음
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걍 반수하지말까 10
취업만 잘 하면 사실 별 차이없을것같기도하고 반수해서 급간 높이기에 성공할 보장도...
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사실 알긴 함ㅋ… 하… 부정했는데 결국
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참고로 후자가 작년 추합 2배가 넘게 돌았어요
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동국대 고양에 있는 바이오메디캠퍼스 학과에서 서울캠퍼스 학과로도 전과가 비교적 쉬운편인가요??
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실지원 바꾸다 보니까 결국 465로 귀결되어버렸네 원서영역 정상화
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이천이 전 양평 이투스임 이전하면서 시설은 훨씬 이천이 나을 것 같은데 쌤이...
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돈이씨발없어 1
옷도사야하는데
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쓰는게 맞나요 상향 최초합 추합 이렇게쓰고 싶은데 더 안하기로 결정해서 부모님이...
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그냥 5만원에 전부 주고 왔네요 지인한테 받아서 물2 앳지, 플로우, 리바이벌 이런거 있었는데
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?