무조건적인 논문 output을 원하며 들으러 가는 강의라고 생각하지 않습니다. input에 대하여 이만큼이 맞는지? 혹은 이런 식이 맞는지? 등의 대해 의문점이 듣는 대학원생이 들으면 정말 도움이 될 것 같은 강의입니다. 개인적으론 1학차 혹은 2학차때 듣는다면 정말 좋은 강의일 것 같습니다.(예비 입학생 포함) 특히, 리나몬드님이 신나게 말씀해주시면서 성공해서 돌아오신 연구실 졸업생 선배 같은 느낌이 들었습니다 ㅋㅋㅋㅋ 모든 속박과 굴레를 벗어 던지셨지만, 후배들에게 좋은 길라잡이를 주신 것 같아서 좋았어요. 강의 시작과 중간에 계속 말씀하셨듯, 맨땅에 헤딩 10번 할 것을 6번 정도로 줄여준다고 생각하시면 될 것 같아요. 모든 것은 연구자로 홀로서기할 제 손에 달려있다고 생각하니 두근두근합니다. 예전에는 막연한 두려움이었다면, 이제는 아이데이션에 두려움을 가지지 않으려고요.저희 교수님은 생성형 ai, LLM 등의 활용에 상당히 개방적이십니다. 사실 저는 교수님이 활용에 있어 개방적으로 생각하셔도, 뭔가... 연구자는 오리지널한 아이디어를 생성해야한다고 부담이 있었어요. 그래서 다들 학술지, 학위논문 등등의 주제를 들고 계시는 모습이 너무 부러웠거든요. 근데 리나몬드님의 강의를 듣고, 제가 너무 보수적으로 연구를 대하고 있었다고 생각했습니다. gpt에게 모든걸 맡긴다고 생각하지 마시고, 정말 세미 연구 조력자(툭 던져주는 한마디 해주는 친구)라고 생각하시면 더 좋을 것 같아요. 좋은 도구가 있는데, 한 번 쓰지도 못해보는건 아쉬우니까요!!
