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2024-04-1917:06:17 #3863852겨울 129.***.151.29 1429
6살 4살 애들 둘, 40세 연봉 10만불입니다. 회사 연금이 65세까지 근속하면 월 5천불 정도 나옵니다. (지금 관두면 천불) 그런데 35세 아내(지금은 인턴)가 수학으로 학사/석사를 마쳤는데 다른 주 데싸 박사 학위를 지원해서 펀딩 받고 붙었고 도전 해 보고 싶다네요. 연구 분야는 생성형 인공지능? vision transformer in medical imaging??? 이라는데요. 문제는 제가 이직 하려고 알아보니 월급은 20% 깎이고 연금은 중단되고 집값은 30% 오르네요;;;; 걍 사업한다 생각하고 5년 뒤 잘될 수도 있고 망할 수 도 있지만 이런 저런 계산 말고 도전 하는게 좋을까요? 이거 박사 마치면 연봉 잘 받나요?
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본인한테야 가치가 있겠지만, 원글한테는 손해인것도 확실한듯하고.
와이프가 의사면 뭐하나? 미국에선 이혼을 밥먹듯하는데. -
아 저는 기러기는 선택 사항에 없어요. 거리도 멀고…
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그냥 AI라고 하면됩니다. 복잡하게 생성형 AI라기 보다. 메디컬 이미징인데 교수로 가지 않는 이상 회사로 가면 나쁘지는 않으리라 봅니다. 요즘 꼭 빅텍이 아니라도 메디컬 분야 괜찮은 스타트업 들 (시리즈 C 받은) 많고 연봉 괜찮습니다. 학교로 간다면 이야기가 달라지는데 포닥을 몇년을 더 해야되고, 그리고 교수 된다는 보장도 없고.
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감사합니다. 그런데 이게 박사를 꼭 요구 하나요? 그냥 컴싸 석사 하나 더 하면…아니네요..쓰다보니 연구 하는거랑 온라인 석사 하는거랑은 다르겠네요
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그냥 요즘 인공지능을 대부분 다 생성형(generative, G)이라 불러요. 챗지{G}피티같은 걸로 이미징하는건데…메디컬 이미지로 특화된 전공인거겠죠. 근데 논문들보면 의대생과 컴싸 들이 서로 조인트로 논문들 쓰긴 하는데 양쪽 사람들이 다 양쪽을 섭렵하는 전문성은 보기가 쉽지 않던데…그래서 직장잡는데 도움별로 상관없다면, 연구주제도 참 재미없는 주제들이던데… 그래서 교수잡은 모르겟고 직장잡기 위한 잡 정도는 되겟죠. 근데 졸업하고나서도 또 직장따라 이사 가야 겠죠…아무래도 큰 병원있는 데로. 석사로 직장잡을수 잇으면 모르는데 수학석사해서 인공지능쪽으로 취직되긴 쉽지 않을거고.
애들이 너무 어려서 기러기 옵션은 거의 불가능해보임. 문제는 기러기 시작해도 졸업하고나서도 마찬가지 상황.
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감사합니다. 끝이 없네요;;; 자우림 매직카펫 노래 처럼 ‘ 용감하고 씩씩하게 오늘의 나를 버려봐요.’ 하려 했는데 이게 잘 안되네요;;;
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근데 의학전공하는 애들이 저거 부전공으로 하게 되면
그런애들한테 취직 경쟁에서 밀릴거고…병원에서 굳이 의학분야 잘모르는 박사급을 채용할 필요가 있을까라는 생각도 듬. 좀 애매모호함. 차라리 의학분야로 세분화하지 말고 인공분야 전반적으로 분야를 넓히는게 잡 시장에서 낫지 않을까하는 생각도 듬. -
진작에 궁금했는데
AI 중에서 Gen AI 가 아닌, 다른 종류의 AI도 있나요?
꼭 Gen AI라고 말하는 사람들이 있는데, 그렇다면 다른 것들도 있단 소린데.. 무식해서 죄송함다-
https://www.quora.com/What-is-generative-AI-vs-non-generative-AI-What-sets-them-apart
그냥 우리가 아는 소설쓰고 작곡하고 그림그리고 영화만드는 것들은 모두가 생성형. 창조(사실은 모방)해서 생성한다. 이건 참과 진리도 없고 그냥 거짓말도 많을듯. 어차피 다 거짓들 ㅋㅋㅋ. 얼마나 그럴듯하게 진짜처럼 보이게 하느냐가 관건. 넌 제너레이티브는 주어진 데이타를 구분하고 분류하고 답을 선택해서 주는것들. 답을 풀어서 던져주는것은 아마 둘다 가능할듯.
https://medium.com/@nonsibiventures/ai-series-part-1-is-non-generative-ai-dead-c5559fbcde29
챗 지피티가 generative pre-tained tansformer 의 약자인데, 제너레이티브를 가능하게 한 알고리듬이 트랜스포머라는것인데…트랜스포머를 이용하면 대부분다 생성형임. 근데 최근것들은 대부분 트랜스포머를 이용함. 트랜스포머가 현재까지 나온 인공지능 알고리듬중 가장 최신의 혁신적 알고리듬임. 2017 년인가 논문으로 나왓음. 원래 언어를 위해 개발되었지만 다른 분야로도 확산중. 결국 대중에게 얼려진건 챗지피티 때문이니 트랜스포머가 현재 대중적인 인식의 인공지능을 대표한다고 볼수있음. 그러니 인공지능을 공부한다면 그전거 다 무시하고 바로 트랜스포머 논문부터 시작하면 됨. 그러면 트랜스포머를 이해하기 위하여 그로부터 몇년 정도 더 뒤로 회귀하기만 하면됨. 트랜스포머를 이해하면 오늘날의 최신 알고리듬의 기초를 거의 다 알게 되는게 됨. 그 안에 역사가 다 집적되어 있음.
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왠지 이문제가 발단이 돼서 이혼 하자고 할거 같아요. 와이프 하고 싶은거 하게 하세요.
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글쎄…어차피 애들이 어리고 남편 직장이 안정적이니(돈은 많이 못벌어도) 로컬에서 학교 프로그램에서 찾아서 공부하고 준비해서 인공지능분야로 취직하면 나중에 재택도 가능할텐데… 꼭 박사까지하러 남편 직장도 바꾸어야 하나 라는 생각도 듬. 물론 남편이 유동성있는 직장분야라면 상관없지만. 이게 사실 투바디 프라블럼. 근데 여기는 삼체도 아니고 사체 문제네.
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76 204 미친놈은 무시하고…
AI 정확히 말하자면
AI
ML
DL
Gen AI이런 진화과정…현재 status가 Gen AI
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90년대 초반 컴싸 전공인데 30년전도 전에 인공지능 수업을 들었습니다. 이미 그 보다 훨씬전에 당영히 인공지능 과목은 존재했고요. 인공지능은 여러 분야를 포함하는데 예를 들면, inference, reasoning, robotics, machine learning. 등등
neural network이 machine learning의 한 분야로 있다, 10년 전 deep learning 이라는 이름으로 출현하여 이미지 다루는데 큰 효과를 보여줬죠. 그리고 컴퓨터 파워 증가도 한몫 했고요. 30년전에 뉴럴넷 한번 돌리려면 어마어마한 시간이 걸렸습니다. 요즘 사람들은 딥러닝이 들어간 기술 (chat GPT, 이미지 생성, 요즘 영화도 만들고 별의 별거 다 하죠) 을 AI라고 알고 있느데, AI는 원래 아주 광범위한 분야로 AI > machine learning > deep learning 입니다. -
내가 위에서 짧게 정리한걸 길~게 풀어쓰는건 뭔 시츄에이션이냐?
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ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
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저는 다른 분야에서 박사받고 독학으로 ML분야에 공부+연구를 하고 있는데 제가 생각하는 몇가지 고려할만한 사항을 적어볼게요.
0. 아내분의 학위 목적이 뭔지요? 박사 학위후에 관련분야 취업인가요? 취업이 목적이라면 반드시 박사 학위를 할필요는 없을듯합니다. 만약 박사를 받았다고 생각하면 그때 40대초반일텐데, 20대 후반/ 30대 초반인 동료- 아마도 학부에서 CS and/ or Bioinfomatics 관련 전공을 한 동료들에 비해서 어떤 점을 내세울지도 생각해봐야할겁니다. 즉 40대에 박사학위는 있지만, 관련분야 경험이 없다면, 고용주 입장에서 다른사람에 비해 매력적이지 않을수 있습니다.
1. 아내분이 수학어떤 세부전공을 했는지 모르겠지만, 한가지 고려해야할 점은 수학 혹은 자연과학과 Deep learning (Genertative AI는 이것의 한 분야) 의 연구하는 방식은 많이 다를겁니다. 수학/ 자연과학은 사람의 직관 혹은 Inductive bias에 상당히 의존하는데, DL의 경우 수학처럼 엄밀한 원리는 거의 없지만, 잘 작동하는 몇가지 방법론을 실제 문제에 응용하기 위한 Engineering 과정입니다. 즉 아내분이 이런 차이점을 이해하셔야할겁니다.
좀더 이론적인걸 할수도 있겠지만, 이런 경우 사람들이 교수로 직장을 잡는 경우는 봤지만 (요새 학계에서 채용을 많이 해서 그런듯.) 5년후면 아마 학계 잡마켓도 지금보다 많지 않고, 회사에는 가기가 어려울 수 있습니다.2. 박사학위의 가치- 학위라는게 운전면허증과 같아서, 운전 면허증 있어도 운전 못하는 사람도 있고, 매우 잘해서 레이싱 선수하듯이 학위 자체가 가치가 있다 없다고 할수 없고, 개인의 능력/ 운 등에 따라 매우 다를것 같아요. 그래서 위에서 언급한것 처럼 학위의 목적을 잘 고민해보셔야할것 같습니다.
일단 여기까지만 쓸게요. 박사하는걸 말리라는 이야기가 아니라 박사 학위후에 어떨지 충분히 생각해보시고, 현명한 선택을 하시길.
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생각을 너무 많이 하게되면 효용이 없어집니다. 무슨 말인지 아시나요. 만약 내가 ~한다면 ~가 좋은걸까 계속 고민하게 되죠 근데 이 가정의 질문에 사실 본인은 내가 이 분야에서 “잘”한다면 무엇을 하든 상관없이 내가 원하고자 하는 걸 이룬다는 걸 잘 인지하고 있는 경우가 많죠. 답이 되셨나요? 때로 너무 많이 생각하는 것보다 체계적으로 행동하는게 더 중요한 경우가 많은것 같습니다
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부연을 덧붙이자면 현실에서 생각한대로 실천하고 꾸준히 이행하는 사람은 수학적 통계 상에서 지극히 적습니다.
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모두들 시간내서 댓글 달아주셔서 정말 감사합니다. 많은 도움이 되었습니다! 고맙습니다
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가치 없음 와이프 앞길 막으시게요..?
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제가 현제 미국 빅파마에서 AI하고 있습니다. 박사도 병원에서 받았고요. 메디컬 이미지도 잘압니다 (전 brain image 를 좀 했었는데). 저위에 박사학위가 유용한가에 대한 글이 있는데, 중요한건 박사를 받아서 또는 그 이상을 해서 내가 하고 싶은것이 무엇인지가 중요하겠죠. 일단은 석사하고 박상하곤 하는 일이 달라요. 리써치 분야, 특히 의학분야는 거의 박사학위가 필수라고 보시면 됩니다. 참고로 제가 3개 회사를 다녔는데 AI 의학분야를 연구하는 부서에서 박사학위가 없는 사람은 딱 1명 봤습니다. 나머지는 오히려 박사만 한사람이 드믈고 포닥이나 그이상에 경력이 있는것이 일반입니다. 박사이상이면 나이는 전혀 중요하지 않고요 지금 35세면 그리 늦지도 않았습니다. 연봉은 물론 석사보단 많이 받지만 돈으로만 환산을 한다면 오랜기간 박사하는것이 이득이라고 보긴 어렵죠. 그리고 박사이상이 취업하긴 사실 더 어렵습니다. 연구분야에 맞는 자리를 찾기가 더 어려울수 있어요.
저는 개인적으로, 와이프께서 연구자체를 하고 싶어한다면 박사해야죠. 박사과정 돈얼마 안되지만 받고 남편분 안정적으로 벌면 그리 경제적으로 어렵지는 않을듯 합니다. 와이프가 결국은 님보다 더 많이 벌고 나중에는 더 좋을것 같아요. 단지 일단들어가면 박사 또는 그후까지 남편분이 와이프 커리어를 적극 끝까지 밀어주겠다고 생각을 하셔야 할듯.
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박사하기전에도 의학쪽이셨나요? 병원에서 박사를 받았다라는 말은 병원에 일단 취직하고 그 병원에서 대학에서 박사공부하도록 도움을 주었다라는 의미인가요? 아니면 존스홉킨스 의대를 아예 들어가셨나? 거기 인공지능 프로그램이 간혹 보이던데 …
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애초에 타주 대학원 지원할때는 뭐하다가 이제서야 이걸 고민함? 고민할거였으면 애초에 준비할때 말렸어야지
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구구절절 맞는 말씀이네요. 위에 운전면허에 비유하신 분도 계신데 보니 사이언티스트는 면허(박사)는 최소조건인듯 한 자리가 대부분이더군요;; 운전을 잘 하냐 못하냐는 최소 자격은 갖추고 나서 말 할 수 있는것 같네요. 업계에 계신분께서 이렇게 자세히 알려주셔서 많은 도움이 되었습니다. 고맙습니다
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애초에 타주 대학원 지원할때는 뭐하다가 이제서야 이걸 고민함? 고민할거였으면 애초에 준비할때 말렸어야지
—-> 이거는 제가 좀 할 말이 없는데 저는 의료직이라 면허만 있으면 급여가 비슷비슷 할 줄 알았는데 막상 그 주에서 뵙서치를 해보니 잘 안되네요;;; 첫 취업 후 지난 11년간 이직을 한번도 안했더니 얼마나 잘 받고 있는지도 몰랐습니다
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원글의 큰 고민은 이 직장을 지금 나가면 연금이 천불인데 좀 더 다니면 연금이 5천불이라는 거임. 당연히 많이 많이 아깝지.
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와이프도 그 상황을 모두 알면서도 원한다면 그건 와이프 전공의 전망과 현재 기회비용에 대한 문제보단 이걸 못하게 할시에 와이프로 부터 받을 평생 원망과 질타를 극복할 원글의 맨탈 관리와 그걸 보상해야할 차선책 고민이 더 과제로 보입니다.
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정답이십니다. 저도 그게 사실 무서워서 연금이고 뭐고 그냥 눈 감고 가자는데로 가는쪽으로 마음 먹고 있어요;; 애들 둘 키우랴 경력 단절된게 미안하기도 하고;;제가 다른거 하자 했다가 일이 잘 안풀릴때 다가올 폭풍우를 생각하면 무조건 가야지요
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대충 정답에 다가가고 있는듯 하네요. 뭐가 더 가치가 있고 인공지능 미래가 어떻게 될지에 대한 문제라기보다는 가정의 평화를 위해서 어떻게 결정해야 하나에 대한 문제인듯… 다만 역으로 와이프의 진로가 잘 안 풀려도 비난하지 마시길… 인생은 원래 이런 겁니다. Good luck입니다.
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인생은 원래 그런거라니…
제 불안증을 낮추는 한마디 감사합니다
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