일반적으로는 지원 시점 기준 최소 6개월 전부터 다양한 형태로 연구실 활동에 참여하는 것을 권장합니다.
연구실 활동에 참여하는 형태는 (1)
연구실의 기초 과목 스터디,
(2)
특정 연구에 참여 등을 포함하고, 이러한 참여 내용에 대한
정량적 및 정성적 평가를 통해 학생들을 선발하게 됩니다. 세부 정보는 다음과 같습니다.
[ 연구실의 기초 과목 스터디 및 시험 ]
연구실 입학 희망자를 대상으로 열리는 기초 과목 스터디는 매 학기 방학(1월, 7월)에 시작해서
약 2달 간 진행됩니다. 내용은 (1) 학부 수준의 선형대수 강의, (2) 스탠포드 머신러닝 강의,
(3) 버클리 딥러닝 강의를 바탕으로 진행하고 있습니다. 최근 지원자가 많아지면서,
스터디 종료 시점(2월 말 혹은 8월 말)에 위의 강의 및 이에 준하는 내용들에 대한
시험을 보고 이를 대학원생 선발에 반영하고 있습니다.
구체적으로 시험 범위에 들어가는 강의들은 다음과 같습니다.
위의 강의와 더불어, 교재는 조금 다를 수 있지만 과거 교수님이 진행한 다음 강의들도 참조하시기 바랍니다.
기초 과목 시험은 매 방학 해당 스터디가 끝나는 시점에 봅니다만, 이 시기를 놓친 경우 개별적으로 시험을 보는 것도 가능합니다.
[ 연구 참여 ]
우선, 연구 참여를 위해서는 위에서 언급된 기초 과목에 대한 배경 지식과 더불어 딥러닝 관련 코딩 역량을 필요로 합니다.
기초 과목에 대한 배경 지식의 경우, 구체적으로는 위에서 언급된 연구실 기초 과목 스터디 참여 및 기초 과목 시험을 보는 것을 권장하고,
이를 따로 공부해두었다면 기초 과목 시험만 보는 것도 물론 가능합니다.
위 조건을 만족하여 실제 연구 참여를 논의하는 단계에서는, 연구실에서 진행 중인 연구에 참여하거나, 혹은 본인이 주도적으로
주제를 제안하여 해당 연구를 진행할 수 있습니다. 만약 이전에 연구를 주도적으로 수행했거나 공저자로 참여한 경험이 있다면,
해당 연구가 어떤 연구인지, 그리고 본인이 어떤 역할을 했는지를 기술해 주시길 바랍니다.
[ 그 외 연구실 활동 ]
저희 연구실에서는 랩 세미나와 연구 분야 별로 주간 논문 스터디를 진행하고 있습니다.
각 스터디의 자세한 소개는 다음의 링크를 참고하시기 바랍니다:
DAVIAN Study (Notion).
대부분 최신 논문들을 다루고, 해당 분야에 대한 기초 지식을 갖추고 있다는 전제 하에 진행됩니다.
따라서 기초 과목 스터디를 통해 기본적인 내용을 숙지한 후 참여하는 것을 권장합니다.
주간 논문 스터디에 관한 문의나 참여 의사가 있는 경우, 위 링크의 각 스터디장 이메일로 연락주시면 감사하겠습니다.