Estoy muy interesado en el aprendizaje automático y la visión por ordenador. No puedo perseguir un MS en eso porque mi GPA apesta. Pero he aprendido mucho al respecto y me gustaría seguir investigando en él. ¿Cuáles son algunas buenas opciones para mí?

Hay demasiados factores a considerar:
1. Primero debes averiguar por qué no estás interesado en tus cursos. Aquí hay algunas cosas que quizás quieras pensar que son ciertas para ti o no:
a. Puede que no te guste el ambiente típico de investigación académica. Por mucho que se vea desde fuera, es muy diferente de todo el brillo visible y se parece mucho más a una universidad típica que a un entorno típico de la industria “listo para hacer las cosas” (a veces incluso mal). Hay personas que tienen gusto por ambos, uno de ellos o ninguno. Si es el caso con usted, la investigación podría no ser una excelente idea. Muchas personas abandonan los doctorados porque creen que la investigación hará cosas divertidas, en realidad requiere mucha más disciplina.
segundo. ¿Por qué tomaste la electrónica y perdiste interés en ella? No necesita proporcionar una explicación a nadie más, pero estoy bastante seguro de que a un profesor al que intenta comprometer con 5 años de antelación le gustaría saberlo. Las malas calificaciones no indican la inteligencia de una persona, pero sí indican que una persona tomó una decisión y no pudo cumplirla bien.
2. Si lees el punto 1 y aún estás convencido de que la investigación es lo importante para ti, la mejor manera de involucrarte a pesar del mal desempeño académico es involucrarte. Agarra cualquier oportunidad que tengas. Escriba a los profesores del campo a su alrededor (los perfiles de investigación generalmente están disponibles en línea) si tienen algunos proyectos y se ofrecen a trabajar por menos beneficios o peor, de forma gratuita. Los profesores a menudo tienen proyectos de investigación que no pueden realizar debido a la falta de fondos. Aprender cosas Intenta publicar algunos artículos como coautor. Tendrás que demostrar que eres diligente y apasionado por el campo.
3. Los laboratorios de investigación (tipos MSR e IRL) generalmente tienen altas expectativas de los candidatos. Necesitarás algo de experiencia y buenas recomendaciones para lograrlo. Mucha gente aplica a estos y son selectivos. Sería un caso diferente si el profesor con el que trabajas en 2 te da uno.
4. “Realmente me apasiona el campo y no quiero dejarlo. Pero si no tengo un buen trabajo que hacer, es posible que tenga que dejarlo y hacer algún trabajo”.
Lo siento si esto suena contundente, pero no es pasión si haces esto.
Hay cientos de lugares para trabajar alrededor. Aparte de trabajar con un profesor, como dije en el punto 2, intente acercarse a startups, proyectos de código abierto, competiciones de Kaggle o comience su propio proyecto si ninguno de ellos.

Bueno, después de leer su pregunta y su descripción en detalle, debo decir que su caso es similar a cientos de estudiantes. A menos que demuestre que tiene credenciales, sería difícil para usted convencer a la gente de que está realmente interesado en el Aprendizaje Automático o en cualquier otra área de CS. Tu GPA y no ser de una universidad de hunky dory dificultarán de nuevo tus posibilidades de acceder a puestos de investigación. Entonces, ahora mismo, siga adelante y descubra las formas en que puede llevar a cabo un proyecto para demostrar que tiene la capacidad básica en esta área. Una vez que haya logrado algo, puede ser un poco fácil hacer que otros crean en usted.

¡Conviértete en empresario o únete a una etapa temprana! Esto te enseñará tanto que aprenderás a enfrentarte a través de cualquier cosa en la vida.
Me encanta la línea de cosas difíciles sobre cosas difíciles: las startups te hacen experimentar solo 2 tipos de emociones, ya sea euforia o terror.

Es bueno que te interese el aprendizaje automático y la visión por computadora. Ahora para seguir una carrera o una investigación en el área, necesita demostrar sus habilidades y potencial en el área.

Esto se puede hacer primero tomando los cursos apropiados. Pero mencionaste que no tienes muchas facilidades en la universidad. Puede tomar los cursos en línea en edX (Aprendiendo de los datos del Prof. Mostafa) y Coursera (Aprendizaje automático por el Prof. Andrew Ng). Hay numerosos otros cursos.

Luego trata de conseguir publicaciones. Si puedes conseguir publicaciones, nada mejor que eso. Esto aumentará enormemente sus posibilidades de tener una buena carrera en el área.

Buena suerte y feliz aprendizaje!

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