¿Qué sería mejor hacer en MTech, ingeniería de sistemas de comunicación o procesamiento digital de señales e imágenes?

Gracias por la A2A. Como un estudiante de doctorado que ha hecho su M.tech en el procesamiento de señales digitales … puedo asesorar desde mi perspectiva, que puede estar sesgada.

Depende de usted qué campo desea ir. Pero esta decisión no se puede hacer a toda prisa. Si quieres hacer Mtech y realmente quieres trabajar, primero debes encontrar en qué campo te encuentras cómodo. En la India, los trabajos para un ingeniero de comunicaciones son un problema. Pero una persona en el procesamiento de señales puede obtener un buen trabajo. Además, mucho depende del tipo de trabajo que realice, como la calidad de los trabajos de investigación que publica en cualquier campo. Desde mi experiencia y lo digo de forma sesgada … el procesamiento de la señal digital es mejor que el procesamiento de la imagen. El gobierno de la India ha adjudicado muchos proyectos en el campo del procesamiento de imágenes. No opte por el audio porque no ayudará en el futuro.

Finalmente, todo lo que dije no importará si se inscribe en un instituto de iniciación (NIT, IIT y muchos más) porque en estos institutos se reunirá con personal altamente calificado y, al final, lo que importará será SU GUÍA O SUPERVISOR.

así que inscríbase en Mtech y encuentre un supervisor que tenga buenas publicaciones y una buena red. Además, todas las técnicas de procesamiento general de señales digitales se utilizan en ingeniería de comunicación, excepto el diseño del sistema de antena.

¡Mira, ambas son buenas opciones! ¡Mientras esté en comunicación, aprenderá sobre antenas, microondas, fibra óptica y junto con estas también aprenderá varias técnicas de procesamiento de señales de comunicación! ¡Mientras esté en el procesamiento de imágenes y DSP, aprenderá sobre varias técnicas de procesamiento de señales para aplicaciones en comunicación, salud, sistema de control, etc.!

Ir para el procesamiento de imágenes. Obtener un poco de aprendizaje automático y la exposición a la IA. Tiene un enorme potencial. Todo el mundo parece estar trabajando en Aprendizaje automático, está debidamente financiado y es muy interesante.