La mayoría de mis compañeros pasantes son estudiantes de doctorado. Esta respuesta se basa en la información obtenida de ellos y de mis colegas más experimentados en FAIR.
CMU, Stanford, NYU, la Universidad de Montreal y la Universidad de Toronto ofrecen los mejores programas de doctorado en ML. Hay alrededor de 30 más en Europa y EE. UU., Pero volveremos a ello.
Cuando ingresa a un programa de doctorado, su asesor lo está evaluando. Y lo que cualquier asesor quiere ver es un estudiante con capacidad comprobada (publicaciones) para hacer investigación, poseer las habilidades necesarias (que generalmente se muestran en su GPA y / o proyectos), interés en la investigación y cordura básica.
Un candidato perfecto es alguien con una maestría, una pasantía de Google Brain / FAIR / MS Research, un artículo de una conferencia superior, un par de recomendaciones estelares y un tema de tesis elegido relevante para el campo del asesor.
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Buscan personas que estén realmente interesadas en el aprendizaje automático, como “leer los artículos de NIPS el fin de semana” interesados. Lo que también es muy importante es que un candidato debe tener varios proyectos completados en su currículum, lo que tiene la intención de indicar que puede terminar lo que comenzó y que probablemente no renunciará. El doctorado es difícil.
Una estrategia decente sería:
- Entrar en un programa de maestría relevante
- Publica varios artículos que tengan algún valor.
- Solicite una tonelada de programas, porque de todos modos es una maldita lotería.
Como beneficio adicional, tendrá tiempo para decidir si realmente desea comenzar el doctorado después de su maestría en lugar de acelerar a fondo.
¿Cuán valiosas son las recomendaciones y pasantías exactamente?
Si pasó por FAIR como pasante, le fue bien y recibió una buena carta de recomendación de alguien de allí, tiene muy buenas posibilidades. Si lo hiciste muy bien y escribiste un artículo al respecto, es un boleto para una buena universidad. Stanford aún puede rechazarte porque, ya sabes, Stanford. Lo mismo probablemente sea cierto para todos los demás laboratorios que enumeré.
Elegir las escuelas
Las universidades no son lo más importante. Los buenos estudiantes de doctorado no aplican a la universidad, sino al asesor. Eso significa que debe aprender todo sobre sus temas de investigación y adaptar sus aplicaciones en consecuencia.
GPA y otras perdidas de la existencia de los estudiantes
El promedio de GPA perjudicará tus posibilidades, punto. Encuentre algo para compensarlo, una carta de un científico famoso sería suficiente. La experiencia en la industria es peor, pero hay diferencias. Trabajar en una compañía de software sin nombre es malo, a menos que lo haya vendido por 50 millones. Trabajar en el departamento de I + D de Siemens en datos de fMRI es bueno.
Los MOOC no ayudan. Tener un título STEM sí. Preferentemente física, matemática aplicada o estadística.