Sí, una maestría en ciencias de la computación, matemática computacional o ciencias experimentales (física) o biología computacional / neurociencia son buenas titulaciones para tener una carrera en IA.
Sin embargo, la mayoría de los cursos en estas escuelas serán pesados en el trabajo pasado que puede o no ser relevante en el futuro. Algo bueno que saldrá de esto es que podrás elegir un área más estrecha donde aplicar los fundamentos y avances de la IA.
Junto con los muchos cursos que necesita para completar su título, creo que hacer un buen proyecto es realmente importante, preferiblemente con un mentor de la industria que lo asesore junto con su asesor principal de la academia. Debes buscar activamente oportunidades de pasantías en laboratorios y startups de renombre que realicen una investigación fundamental y persigan agresivamente el objetivo de obtener experiencia laboral real con ellos mientras aún están en la escuela. No todo el mundo obtendrá una pasantía en Google o Facebook u OpenAI, pero puede realizar una pasantía en un laboratorio en UC Berkeley o en una de las muchas nuevas empresas fundadas por las facultades de Stanford, incluso si no le pagan mucho dinero. Desea crear una buena cartera de proyectos y redes para ayudarlo a pasar al siguiente nivel.
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Si puede obtener un buen artículo publicado fuera del proyecto, los grandes lo notarán, y ese será su boleto para una buena carrera en IA.
Oh, se me olvidó mencionar, no solo dependa de sus profesores y tutores para desarrollar habilidades en el área, sino que asuma la responsabilidad principal de aprender este campo en usted mismo. La IA se trata de enseñar a las máquinas a ser inteligentes, súper inteligentes. Para lograrlo, debe aprender a aprender de manera más eficiente y efectiva con una supervisión mínima. Piensa en ti mismo como Neo de Matrix y en tu profesor como Morpheus, quien puede mostrarte la puerta, pero solo tú tendrás que elegir entrar en la madriguera del conejo.
