Cursos de matematicas
1. Matemáticas discretas – comenzar con un curso básico. Probablemente será una buena introducción a las pruebas, y en función del rendimiento y el interés en este curso, puede ir aún más lejos para tomar un curso avanzado de estructura discreta con el departamento de informática.
2. Álgebra lineal: curso muy importante, ya que estudiará matrices / vectores de Eugene en detalle.
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3. Probabilidad y procesos estocásticos: este será su primer curso en teoría de la probabilidad y modelos bayesianos.
4. Cálculo multivariado – ok, ahora la mitad de este curso es inútil. La parte importante de esto es el descenso del gradiente. No, este no es el mismo gradiente que aprendió durante su curso de diferenciación. Esto es muy importante en el aprendizaje automático, especialmente cuando comienza a utilizar métodos de aprendizaje supervisados / no supervisados.
5. Introducción a las estadísticas: si te sientes aventurero, omítelo y ve al Análisis regresivo aplicado o al Análisis de series temporales.
Los cursos anteriores son los aspectos matemáticos de ML, ahora en cursos de informática e ingeniería
1. Estructuras de datos y algoritmos.
2. Cursos de programación (preferiblemente en python o R. Incluso c ++ lo hará. En realidad, yo mismo comencé con c ++ y es muy importante si desea establecer su propia red neuronal).
3. Curso de introducción a la IA: todos los programas de ciencias informáticas de pregrado tienen este curso.
4. Diseño y análisis de algoritmos.
CURSOS OPCIONALES –
Departamento de Ciencias de la Computación –
1. Sistemas de base de datos (cualquier cosa que incluya sql para que pueda realizar búsquedas básicas de consulta)
Departamento de ingeniería eléctrica –
1. Procesamiento de señal
2. Reconocimiento de patrones
Si ha realizado alrededor del 80% de estos cursos, siga adelante y realice el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng. Entenderás muy bien sus conferencias después de esto. Incluso MIT Opencourseware tiene un buen curso en inteligencia artificial y otro en Matemáticas de la informática.
Otro consejo que me dieron muchos de mis profesores: ir a Kaggle e intentar participar en concursos de ciencia de datos. Después de un poco de práctica, si puede estar entre los 5 primeros de un problema, entonces puede mostrárselo a su futuro asesor de Phd y él lo verá como un solucionador de problemas y puede quererlo en su equipo para la investigación.
Además de los cursos, lo más importante para ingresar a un programa de doctorado superior son las publicaciones. Una vez que lo haga bien en cualquiera de estos cursos, diríjase a su profesor y dígales que desea participar en algunas publicaciones / conferencias. Publica en algunas revistas buenas y de buena reputación (IEEE) y serás un fuerte candidato para un doctorado en aprendizaje automático.
Todo lo mejor !
