Cómo aplicar un doctorado en un área diferente a la maestría

Answer 1

Busque trabajos de investigación en neurociencia computacional y aprendizaje automático. Como está interesado en trabajar en esos campos, debe buscar algunos de los mejores trabajos de investigación y trabajos de conferencias publicados en la búsqueda de artículos de Google Scholarly. Comience buscando artículos por relevancia.

Dado que tiene algo de experiencia con sus cursos anteriores y con los cursos de Coursera, debería ser bastante fácil para usted ver esos conceptos teóricos en aplicaciones en tiempo real y comprender qué se está haciendo y por qué se está haciendo. Siga a los autores cuyos escritos admira en varias convenciones y foros. Puede acceder fácilmente a muchos artículos de acceso abierto de aquellos autores que le permiten aprender y ampliar su conocimiento sobre el campo.

Aplica lo que aprendes en teoría. Intente buscar sitios web que contengan trabajo realizado sobre aprendizaje automático y CN por varios investigadores. A veces encontraría los códigos, o puede enviar un correo electrónico y solicitar a los investigadores que le proporcionen los programas fuente y los archivos requeridos. Impleméntelos, entiéndalos, vuelva a escribirlos con su propio código, combine diferentes programas fuente juntos. Mezclar cosas da resultados diferentes y hace que las cosas sean más interesantes.

Sigue trabajando con lo que has aprendido y colócalo en Github. Cualquier código fuente con el que haya trabajado y lo que haya implementado por su cuenta debe almacenarse en la nube. Cree un sitio web para exhibir su cartera. Escriba reseñas de literatura y si es posible publíquelas. No se preocupe si no se publican. Póngalos en su sitio web.

Trabaje tanto como pueda en lo que le interesa y para cuando solicite un programa de doctorado, debe tener suficientes proyectos y experiencia en investigación para impresionar al comité de admisiones de al menos una escuela a la que espera asistir. El doctorado no se limita a investigar en un solo tema. Es un trabajo que le permite buscar infinitas posibilidades de soluciones. Así que trabaje en lo que le interesa y escriba al respecto en su declaración de propósito, cuando solicite la escuela de posgrado.

Answer 2

He estado en su situación: mi MS estaba en la administración del sistema y quería entrar en la teoría de optimización del compilador.

Entonces, cuando me senté frente a posibles asesores y me preguntaron qué sabía sobre los compiladores, les dije. Había pasado un verano destrozando gcc para ver cómo funcionaba. Había leído un puñado de documentos sobre la optimización del compilador y entendí cómo algunas optimizaciones podrían interferir con otras. Pensé que había un espacio de investigación sin explotar para modelar esas interacciones y, por lo tanto, estaba aplicando a las escuelas donde había al menos dos profesores haciendo investigaciones de compiladores.

Esa resultó ser una terrible idea de investigación. Lo que me hizo admitir fue el hecho de que pasé una cantidad significativa de tiempo bajo mi propia iniciativa investigando el tema. Se supone que los solicitantes exitosos tienen la capacidad de investigar, no la capacidad de investigar bien.

Recomendaciones específicas: lea un par de docenas de artículos altamente citados en neurociencia computacional. Tome un par de simuladores, destrúyalos para ver cómo funcionan y comience a realizar sus propios experimentos. Obtenga algunas ideas basadas en su lectura y experimentos donde cree que quiere que su investigación vaya.

Answer 3

Pregunta sobre doctorado, maestrías y conocimientos / requisitos específicos de campo.

La neurociencia computacional NO es aprendizaje automático … aunque puede aplicar ML a CN y muchas técnicas de ML están inspiradas en CN.

Está trabajando en Computer Vision, por lo que ML no debería requerir mucha transición … solo algunos conocimientos adicionales, pero la mayoría de las herramientas matemáticas en una se relacionan con la otra.

Ir de Computer Vision a CN es un poco más complicado, pero depende de qué parte del campo. Siendo realistas, el mayor problema es ponerse al día con el amplio conocimiento sobre la biología del cerebro en general, que necesita un poco de fondo. Pero la mayoría de los programas estarían interesados ​​en un buen estudiante de Visión por Computadora, podrían requerir algunos cursos de integración, pero no tanto como para otras materias.