Estas son las variables más grandes que veo en términos de cómo responder a esta pregunta:
- ¿Qué quieres hacer en el espacio AI / Machine Learning / etc?
Hay muchos “tipos” diferentes de inteligencia artificial (reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones, redes neuronales, robótica, etc.), y sugeriría tratar de determinar cuál parece estar más interesado. Muchos de estos se superponen a en un grado decente, pero también hay algunos que no se superponen en absoluto y sería una pena perder tiempo / dinero en las partes que realmente no te importan. Mientras tanto, la base más sólida para todos los diferentes tipos de Inteligencia Artificial son las clases de estadísticas. Si bien el campo está aprendiendo más y más algoritmos que no dependen del modelado y las estadísticas, todavía hay muchas aplicaciones que podrían beneficiarse de los sistemas “ingenuos” basados en estadísticas.
- ¿Qué ofrece su escuela para sus cursos / títulos?
Algunas escuelas (la única en la que puedo pensar fuera de mi cabeza es Stanford) tienen títulos especializados / “pistas” para la Inteligencia Artificial. Si aún no ha comenzado su licenciatura, buscar una escuela de este tipo probablemente sea un buen primer paso, ya que las escuelas que tienen pistas especializadas en Inteligencia Artificial también tienen más probabilidades de tener más profesores trabajando en inteligencia artificial o que estén trabajando en más ”. vanguardia ‘inteligencia artificial.
- ¿Qué grado es mejor y mucho más confiable, ingeniería informática o informática?
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Además del curso que vinculó, hay muchos otros cursos sobre Inteligencia Artificial. Ya casi termino con el curso de Inteligencia Artificial para Robótica de Sebastian Thrun, y me ha encantado. También recientemente comencé el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng, que ha sido muy diferente del curso de IA para robótica, pero también muy bueno.