En la era del aprendizaje automático, IA, big data, etc., ¿qué tan útil es estudiar campos ya maduros como CS teóricas y bases de datos relacionales a nivel de posgrado, y luego pasar a la industria del software?

Estoy de acuerdo con Mohamed.

Si no hubiera una necesidad de la CS teórica, las universidades como CMU, Stanford, Berkley habrían cambiado su plan de estudios hace mucho tiempo. Pero no lo han hecho.

Déjame contarte un secreto : en CMU (al menos) no hay un requisito básico para tomar un curso relacionado con la IA. Nada. De hecho, yo, como estudiante universitario, no puedo tomar ningún curso de IA y graduarme. Ahora, por supuesto, sería un poco ingenuo de mi parte hacer eso, pero puedo, si quiero. Solo recientemente ha habido algunas charlas para hacer algunos cursos como el aprendizaje profundo como núcleo para el programa de Maestría.
En lo que se enfocan mucho es en la teoría.

En realidad, además de 3–4 cursos de programación, no hay ningún requisito de programación central. En lo que se centran es en la teoría. Porque piénselo, eventualmente incluso si todo se desvanece o cambia, el límite inferior para la clasificación no lo hará. 🙂

Con el repentino aumento del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial, la mayoría de las personas solo intentan usar las herramientas existentes para hackear los resultados: “¡Oh! Una red neuronal con 2 capas no funciona; intentemos 4 capas “.

Solo hay una cierta población que realmente está trabajando para avanzar en el campo a través de la teoría. Y esta baja cantidad de personas en puro avance teórico es la razón por la que supongo que el aprendizaje profundo aún no es lo suficientemente “profundo”.

E incluso si avanzar en un campo en particular no es su objetivo, si desea trabajar en el aprendizaje profundo, necesita matemáticas y derivados y álgebra lineal; necesita conocimientos básicos de sistemas; necesita programación funcional para paralelizar sus algoritmos, y necesita conocer algoritmos paralelos. Si desea trabajar en procesamiento de voz o PNL, necesita física básica de ondas y señales, necesita comprender la lingüística. Si desea utilizar la IA, necesita los fundamentos de la construcción de software para construir marcos y sistemas.

Entonces, sí, es extremadamente útil que aprenda los conceptos básicos, de lo contrario todos simplemente estaremos “usando” lo que está ahí afuera en lugar de construirlo .

Bueno, ¿qué tan útil crees que es aprender a leer y escribir? Algunas veces los considero tecnologías antiguas que en algún momento los humanos no tendrán que preocuparse por aprender. Pero no. Esa parte del proceso de entender la palabra que nos rodea.

En la práctica, los próximos sistemas de IA seguirán utilizando estas tecnologías “antiguas” porque seguirán siendo útiles. Puedo compararlos con la evolución de la ciencia. Las teorías de Einstein invalidaron la de Newton, pero para muchos problemas es más fácil usar Newton porque funciona bien y Einstein es más que una exageración.