Bueno. El caso del excitado chico / chica joven en edad universitaria que quiere aprender (casi) todo y ser increíble. Es un buen sentimiento, no uno malo. Pero el problema es cuando quieres saber cosas diferentes que no tienen conexión entre sí sin razón aparente. Entonces terminas no siendo realmente bueno en ninguno de ellos o realmente no lo haces porque lo que deseas hacer no es realista. Así que intentemos simplificar un poco las cosas. Ajusta estas sugerencias a tu gusto o ignóralas por completo. Solo espero que sean útiles:
Eventualmente, desea iniciar una empresa de inteligencia artificial y / o robótica. Bueno, entonces debes concentrarte en desarrollar experiencia en esos temas y el resto aprender solo de forma secundaria / secundaria. O puede comenzar una empresa que se ocupe de los otros temas.
Aquí está mi plan de estudios de pregrado propuesto para ti. Algunos de estos deben hacerse en orden si dependen unos de otros (algunos lo hacen). Otros se pueden hacer en cualquier orden:
1. Especialista en matemáticas en una buena universidad, eso ciertamente cubrirá el álgebra abstracta. También aprenderá algunos análisis reales y complejos y tal vez algo de teoría de números, geometría, topología, etc. Los cursos básicos más importantes para lo que desea hacer serán análisis reales y complejos, así como álgebra.
2. Asegúrate de tomar cursos de teoría de la probabilidad y procesos estocásticos dentro de tu especialidad de matemáticas, incluida la teoría de la probabilidad de medir la teoría de la esperanza (pero esto puede esperar hasta más tarde). Comprender los procesos de Markov razonablemente bien. Tómelos después de un análisis real.
3. Un curso de análisis de Fourier y / o análisis armónico realmente lo ayudará con los temas de ingeniería eléctrica que más se superponen con su interés en las matemáticas. Tómelos después de un buen curso riguroso de álgebra lineal, y después de álgebra abstracta y análisis real y complejo.
4. Como quieres ser cualquier tipo de ingeniero, definitivamente querrás un curso o dos en ecuaciones diferenciales y problemas de valor límite. Un curso de computación numérica también ayudaría mucho (nunca tomé uno). Estos se pueden tomar en cualquier momento.
5. Tome algunas clases electivas en procesamiento de señales y procesamiento de imágenes (eso es EE). Tómelos después de la mayoría de sus cursos de matemáticas para que pueda apreciar la conexión.
6. Tome un curso de introducción CS y un curso de algoritmos. Tome un curso de IA o robótica (o ambos si tiene espacio en su horario, pero uno es suficiente por ahora). Estos se pueden tomar en cualquier momento.
7. Tome un curso de estadísticas de introducción no estúpido. La mayoría son estúpidos. Los menos estúpidos probablemente se ofrecen a través del departamento de estadísticas o los departamentos de matemática pura / aplicada. Tome la estadística mayor que tomaría si fuera posible. Un curso de estadísticas es crítico.
8. Olvídate de la ingeniería nuclear. No tiene conexión con nada que desee hacer, y no tiene conexión con los otros temas.
Con esto, habrá cubierto las matemáticas, todo el EE que necesitará por ahora y todo el CS que necesitará por ahora, y lo habrá hecho de la manera más conectada posible (la selección de cursos encajará muy bien) ) Si no superas todo esto, está bien. Para eso es la escuela de posgrado, así que vea la siguiente parte.
Los cursos de pregrado no serán suficientes si realmente quieres aprender mucho. Así que ahora, debe obtener una maestría con un enfoque en robótica o IA (esto será en CS o EE o conjunto). Estos son los temas que debe cubrir a nivel de posgrado:
1. Tome todo lo que mencioné que no tuvo la oportunidad de cubrir en la universidad, especialmente los temas más críticos para la IA, la robótica y la EE.
2. Toma más IA y robótica.
3. Tome un curso en procesamiento de señales estadísticas. Cubra la teoría de detección y estimación.
4. Tome un curso de teoría de la información o dos. Simplemente me gusta ese tema, así que soy parcial 🙂
5. Tome un curso de estadísticas más avanzado y un curso de aprendizaje automático.
6. Tome un curso de visión por computadora – relacionado con IA y robótica. Definitivamente tome esto después del curso de aprendizaje automático.
7. Tome cualquier otro curso de IA y / o robótica de posgrado disponible para usted.
8. Tome un curso de procesamiento del habla, también después de inclinarse a máquina.
9. Tome un curso de teoría de control.
10. Si hay tiempo, tome un curso sobre optimización convexa.
Trabaja durante al menos 2-3 años en una empresa que realiza inteligencia artificial y robótica y elige la empresa que más te ayudará a aprender. Quédese por más tiempo hasta que esté listo. Luego, inicie su empresa una vez que haya conocido a algunas personas buenas realmente bien. Una alternativa es comenzar una empresa mientras estás en la escuela. Llegaré a eso a continuación.
Si realmente le gusta la investigación, puede hacer un doctorado en lugar de una maestría, pero en mi opinión, si su objetivo es iniciar una empresa, su experiencia más valiosa será trabajar para una empresa. Por lo tanto, es probable que tengas que hacer eso de todos modos. Si realiza un doctorado, también deberá trabajar durante algunos años antes de comenzar una empresa. Y no necesita el doctorado, por lo que solo lo retrasará si su objetivo es iniciar una empresa. Sin embargo, la experiencia laboral antes de intentar iniciar una empresa es importante. Claro, las personas construyen nuevas empresas mientras están en la escuela o al salir de la escuela, pero sus posibilidades de éxito aumentan si tiene experiencia. Además, las posibilidades mejoran cuando inicia una empresa joven con menos responsabilidades y cuando ha intentado iniciar 2-3 empresas hasta llegar a una exitosa (por lo que es una compensación entre la experiencia y el inicio temprano). Entonces, tiene dos opciones: (1) puede obtener la experiencia laboral temprano y luego comenzar de inmediato con su primer inicio, o (2) puede intentar iniciar su primera empresa mientras está en la escuela, y luego comenzar su segundo después de graduarse de su maestría y luego el tercero poco después de eso, digamos para cuando tenga entre 20 y 30 años. Cuál de las dos direcciones que elija dependerá de su madurez en el momento, su comprensión de los aspectos técnicos y comerciales de iniciar su empresa, cuál es el producto / servicio y si tiene suficiente conocimiento para ejecutarlo, etc.
¡Buena suerte y diviertete!
Editar: después de haber escrito esta respuesta, aclaraste que te estás especializando en informática. Te había sugerido especialización en matemáticas. Depende de usted, pero la lista de ejemplos de cursos que le di es una buena manera de cubrir los temas que le interesan de manera coherente y secuencial. Si te especializas en CS, no cubrirás la amplitud de los temas que he enumerado, pero ciertamente más CS te ayudará con varios aspectos de la IA. Por otro lado, una mayor habilidad matemática (pura y aplicada) te ayudará con otros aspectos interesantes de la IA. Si fuera yo, me especializaría en matemáticas, especialmente si estoy en una universidad con un departamento de matemáticas realmente sólido. No todas las universidades tienen eso. Luego obtendría una maestría en IA y robótica (EE y / o CS: unirme a un departamento y tomar cursos en el otro).