¿Qué cursos de posgrado debo elegir para el aprendizaje automático?

Para la industria, haría 1, 3 y 4 u 8 seguido de 2, 5,6, 7.
Las redes neuronales definitivamente NO han caído en desgracia en la industria, en todo caso, son más populares que nunca gracias a la tendencia de aprendizaje profundo que está ocurriendo. Además, el uso de codificadores automáticos (NN) también es bastante común para la reducción de dimensionalidad. El procesamiento del lenguaje natural también proporciona un pequeño conjunto de herramientas para una clase de problemas de aprendizaje automático aplicables al texto.
Los modelos gráficos, aunque son una herramienta fantástica, son menos importantes para la industria a menudo simplemente por el tiempo que lleva realizar la inferencia en la mayoría de los modelos gráficos.
En cuanto a la tesis vs el trabajo del curso, realmente depende de su objetivo a largo plazo. Viniendo de una buena escuela, no creo que importe mucho, pero si no tienes experiencia en la industria o de tus propios proyectos de ciencia de ML / Datos, ve con la opción de tesis y usa la tesis para desarrollar una solución real a un problema que puede utilizar para mostrar su comprensión de ML, informática y fuertes habilidades de desarrollo.
Fuente: Doctorado en ML, trabajo en la industria como científico de datos.