No sé cuál es su verdadero enfoque (aprendizaje de máquina teórico sobre el clima o no), pero puedo decirle esto. Estoy bastante interesado en el aprendizaje automático, especialmente en el aprendizaje automático teórico y uno de los antecedentes que desearía tener más fuerte es la matemática continua. Resulta bastante útil en el aprendizaje automático (que yo sepa). Por ejemplo, muchas veces estamos buscando una solución en un espacio continuo de parámetros, por lo que las matemáticas continuas y la optimización son bastante naturales. Otra razón es que a veces queremos encontrar una buena función aproximada en un espacio de funciones. Aquí, el análisis funcional puede ser bastante útil. Otra cosa, ML y las estadísticas están relacionadas con la teoría de la probabilidad (y, por lo tanto, la teoría de la medida). No me puedo imaginar saber más sobre cualquiera de estos puede doler. Por lo tanto, probablemente todavía pueda estar interesado en las matemáticas continuas y aplicarlo a CS. Sin embargo, los cursos de matemática discretos son útiles para aprender a razonar claramente sobre la inducción, lo que también puede ser útil al probar los comportamientos de sus algoritmos, que si desea hacer CS (que lo veo como un estudio más amplio de algoritmos … más o menos) , será difícil de evitar.
Si encuentro que las matemáticas discretas son totalmente comprensibles pero no realmente emocionantes, ¿debería reconsiderar estudiar CS? (Soy un estudiante de segundo año)
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No tiene que encontrar las matemáticas discretas “emocionantes” para hacer un buen CS. Siempre y cuando lo entiendas bastante bien y seas competente en aplicarlo, deberías ser genial. Las matemáticas discretas son solo una pequeña parte de la cartera de CS, ya sea un plan de estudios de pregrado, un profesor o una investigación.
Por otro lado, si encuentra una marca continua de matemáticas (es decir, cálculo, ecuaciones diferenciales, etc.) más emocionante y atractiva en comparación con las matemáticas discretas, también debe considerar cambiar a Física o un programa de ingeniería basado en la física como la ingeniería mecánica o aeroespacial .
No necesariamente. ¿Te gustan las pruebas y los algoritmos? Si es así, creo que te irá bien. Incluso si no es así, bueno, CS es una disciplina definida por sus aplicaciones, no por sus métodos, por lo que se están haciendo todo tipo de investigaciones interesantes de CS en redes, seguridad, gráficos y más, donde hay relativamente poco enfoque en pruebas formales y matemáticas, y mucho más se centran en construir sistemas prácticos e idear nuevos métodos.
No, no reconsideres la especialización en informática por ese motivo.
La razón principal para tener un curso separado de matemáticas discretas en una especialización en ciencias de la computación y como requisito previo para cursos posteriores de ciencias de la computación es para que los temas discutidos en matemáticas discretas no tengan que ser discutidos en uno o más cursos de ciencias de la computación posteriores. Necesitas saber algo de lógica en cursos posteriores de informática, y solo tiene sentido cubrirlo una vez en lugar de dos, tres o cuatro veces. Igualmente para los otros temas.
Como han dicho los demás, CS es un campo extremadamente amplio. El hecho de que no te interesen los aspectos más teóricos no significa que no disfrutarás de lo práctico.
El hecho de que encuentre que Discrete es tan comprensible es una buena señal. Es un aspecto importante del diseño de código robusto y de alto rendimiento (reconocer el Principio de Pidgeon-Hole o la clase de complejidad de un algoritmo significa la diferencia entre un buen programador y un gran programador).
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