Actualmente estoy inscrito en un programa de licenciatura en ciencias de la computación. hasta ahora un Ph.D. en informática es lo que me interesa hacer en el futuro. mi pregunta es. ya que hay matemática aplicada que incluye cálculo, álgebra lineal (sin demostraciones), ecuaciones diferenciales, intro probabilidad... y matemáticas de nivel superior como álgebra abstracta, topología, geometría diferencial, álgebra lineal (con demostraciones), análisis real. ser un investigador exitoso de IA requiere fluidez con las matemáticas aplicadas o una comprensión profunda de las matemáticas abstractas orientadas a la demostración más rigurosas.
Creo que depende del tipo de investigación que quieras hacer.
Si su objetivo es comprender mejor los modelos de aprendizaje automático, entonces se beneficiaría de una sólida formación en matemáticas. Las matemáticas son necesarias para comprender cómo funcionan los modelos, intuir posibles mejoras y probar varias propiedades sobre los modelos. Los investigadores que se basan en una comprensión fundamental de los modelos de aprendizaje automático generalmente intentan impulsar el estado del arte con respecto a los problemas existentes; quieren resolver problemas de manera más eficiente, con más precisión, con menos datos, con más explicabilidad, etc., que las mejores soluciones actuales.
Si su objetivo es aplicar modelos existentes para resolver problemas novedosos, entonces no será tan necesario que tenga una sólida formación en matemáticas. Será más importante para usted tener una comprensión general de cómo funcionan los diferentes modelos y cuándo elegiría uno sobre otro. Los investigadores que no confían tanto en las matemáticas a menudo intentarán impulsar nuestra comprensión de lo que las máquinas son capaces de hacer, en lugar de intentar mejorar la máquina en un problema conocido.
Este es mi entendimiento de mis experiencias en el campo. Espero que ayude
usuario116038