¿Cómo debe uno prepararse para un doctorado en (aprendizaje automático) al estudiar M.Tech?

El doctorado tiene que ver con la investigación: los estudiantes toman profesores, no solo el trabajo del curso. Los estudiantes de doctorado tienen dos obstáculos: tomar los exámenes de calificación y elegir un asesor de tesis. La investigación a nivel de doctorado comienza con un asesor de tesis.

Los exámenes de calificación tienen una serie de concentraciones, mientras que una maestría tiene una. Una concentración en Machine Learning tiene una serie de cursos (en línea) como Aprendizaje automático práctico, Aprendizaje automático, Redes neuronales para Aprendizaje automático, Aprendizaje a partir de datos, Curso de aprendizaje automático sobre aprendizaje supervisado, Curso de aprendizaje automático sobre aprendizaje no supervisado, Curso de aprendizaje automático activado Refuerzo, los tres últimos son de OMSCS – Instituto de Tecnología de Georgia. Estos cursos forman la base para una investigación posterior.

Si su universidad es un centro de investigación activo, debería tener un seminario dedicado al aprendizaje automático, como el Laboratorio de sistemas cognitivos. Este seminario es el punto de partida para abordar la investigación activa bajo la guía de un profesor que normalmente es el asesor de tesis de un estudiante de doctorado. Si su universidad no es un centro de investigación activo para lenguaje de máquina, entonces puede elegir uno de los profesores del curso en línea para seguir su investigación.

Entonces, ¿qué puedes hacer como estudiante de maestría? Suponiendo que tiene una opción de tesis, elegir un asesor de tesis determinará el tema. Es el asesor de tesis quien lo guiará a través de la literatura académica.

Simplemente revise los conceptos básicos y tenga pocos planes de investigación brillantes, innovadores pero fáciles de resolver o de bajo costo. Genere ideas sobre los temas que desea trabajar en el futuro y comience a revisar la literatura sobre los temas. ¡Sencillo!