Soy un estudiante de primer año en una de las 100 mejores universidades que estudia informática. He analizado todos los diferentes campos de software en los que puedo ingresar y, personalmente, estoy más interesado en explorar una carrera en inteligencia artificial y/o aprendizaje automático.
Básicamente, me pregunto cómo deberían ser mis estudios universitarios para hacer realidad mi interés. Es obvio que necesito aprender a programar computadoras, pero ¿hay otros temas menos obvios que deba estudiar? Escuché que necesito conocer todos los campos de las matemáticas, la mecánica cuántica, la física y muchas otras cosas, ¿cuál es la realidad de esto?
Última pregunta, ¿es necesaria la escuela de posgrado si quiero ingresar a un campo avanzado como la IA? ¿Hay algún otro camino además de la escuela de posgrado que pueda usar para ingresar a la carrera?
Gracias por tu ayuda.
[I]s la escuela de posgrado necesaria si quiero entrar en un campo avanzado como la IA? ¿Hay algún otro camino además de la escuela de posgrado que pueda usar para ingresar a la carrera?
"Ir a la IA" es bastante amplio. ¿Qué tipo de trabajo quieres hacer? ¿Investigación teórica? ¿Desarrollo de software? ¿Ingeniería? Para tener una idea de qué trabajos hay disponibles, puede consultar las ofertas de trabajo en Google Research, Microsoft Research, IBM Research, Amazon Research, etc. Todos estos hacen ML e AI.
Tienen posición en todo el espectro, desde cosas que solo requieren títulos universitarios hasta cosas que requieren doctorados. No tengo experiencia con la ruta que no sea de doctorado, por lo que no puedo contarles mucho al respecto, pero muchas de sus pasantías están dirigidas a estudiantes de doctorado de ML/AI que pasan sus veranos allí, y luego esas mismas personas obtienen sus títulos y solicitar puestos de trabajo de investigación en esas empresas.
Me pregunto cómo deberían ser mis estudios universitarios para hacer realidad mi interés.
Puedo decirle lo que es útil saber para ML e AI, además de la programación: en informática, debe tener una buena comprensión de la teoría, que se enseña en cursos como Teoría de la Computación y Algoritmos. Algunas escuelas también imparten un curso de IA para estudiantes universitarios. El aprendizaje automático puede verse como la intersección entre la informática y las estadísticas, por lo que las estadísticas básicas son importantes. Una gran cantidad de AI y ML tiene que ver con la optimización (matemática), para eso necesita una buena comprensión del álgebra lineal y el cálculo multivariante. Algunos métodos (como las redes neuronales) requieren comprender las ecuaciones diferenciales y las ecuaciones diferenciales parciales (pero las dejaría como bastante opcionales, aprenderá el material relevante si alguna vez lo necesita).
La realidad es que, si va a asistir a un programa de posgrado en AI/ML, aprenderá todas las cosas específicas de AI/ML que necesita aprender allí. Lo que necesita saber para ser aceptado en el programa es muy variable según el programa, pero la realidad es que el trabajo del curso probablemente no sea lo más importante en el proceso de admisión. Si vas directamente a buscar un trabajo después de la universidad, es probable que a los empleadores tampoco les importe mucho tu trabajo de curso. Se tratará de cómo le vaya en la entrevista, que será muy variable según el empleador.
Al final del día, mi sugerencia es pensar en qué trabajo quieres terminar haciendo y trabajar hacia atrás desde allí para descubrir qué debes hacer para conseguirlo.
En primer lugar, te felicito por pensar en estas líneas en tus primeros días de ingeniería.
Mi respuesta para usted es que no se ignora ningún sujeto para hacer que una máquina (objeto sin vida) sea inteligente. Pero aún concéntrese en estos temas como Eng.Maths, * estructura de datos (código, entiéndalo), diseño de compiladores, sistema operativo, dbms, nlp, ai, etc., hasta experiencia en el espacio de la inteligencia artificial. No los considere solo como sujetos que lo aprendieron como un profesional.
Para la mayoría de los estudiantes de CSE que completan su B.tech, tendrán dos opciones: investigación o desarrollo.
Pero muchos de ellos no lograrán comprender de lo que son capaces. Para este asunto, le pediría que primero obtenga un buen mentor y haga algunos proyectos en ML, AI. Comprender los algoritmos. Debe hacer los proyectos en los que no es menos que un desarrollador de IA típico.
Habiendo hecho todo esto, al final de su curso podrá decidir si optar por la investigación o el desarrollo.
Según yo,
Si algún estudiante quiere explorar más conocimientos de Algoritmos/Matemáticas o quiere mejorar los algoritmos existentes o si realmente le apasiona diseñar un nuevo algoritmo, puede ir a Investigación.
Si algún estudiante quiere hacer negocios con la tecnología existente, puede optar por Desarrollo .
Espero que esto sea útil para cualquier estudiante de cse.
DrJonesYu