Ha valaki mesterséges intelligenciával szeretne foglalkozni, annak milyen egyetemi szakot érdemes elvégeznie?

Igazából több irányból lehet közelíteni, de az is igaz, hogy a legtöbb tudást ezzel kapcsolatban magadtól, egyetemen kívül kell magadra szedni. Kiforratlan a terület, akik korán felültek a hypevonatra és jelenleg ezzel foglalkoznak, elég random helyekről kerültek oda. Én sem ez akartam lenni, mikor elkezdtem az egyetemet, mozt mégis ezen a területen dolgozom doktoranduszként és mellette részmunkaidőben research engineerként. Én csak azt tudom neked mondani, hogy ez a terület végtelen próbálkozások sorozata és rengeteg dolog olyan mértékben függ az adatoktól és a felhasználástól, hogy bizony van, amire neked kell rájönni még egyébként is, nemhogy legyen belőle rendes tananyag. Nagyon sok az "attól függ". Programozni könnyű önállóan megtanulni, rengeteg a jó anyag, ezen a területen viszont ehhez, főleg a matekos oldalához sajnos nagyon kevés értelmes segítséget találni online. Általában van pár tárgy alapszakon (most vegyük az infót), ami ezzel foglalkozik, ott rákapnak az emberek, mesterszakon a kutatás kap főszerepet a legtöbb esetben (van, akinél 4 félév a diplomamunka, ami kutatás) és általában ott foglalkoznak MI-s témával maguktól. Vagy matekos/algoritmikus oldalról vagy felhasználás szempontjából. Így került ide a legtöbb ember tulajdonképp. De van, aki fejlesztőként kezdte és évekkel később, senior szinten kezdett el foglalkozni vele és áttérni rá a munkahelyén.

Nekem mérnökinformatikus alapszakos papírom van és egészségügyi mérnök mesterszakom például.

De vannak kollégáim az alábbi papírokkal is:

-fizikus

-matematikus

-alkalmazott matematikus

-programtervező informatikus

-info bionika

-gazdaságinformatika (és MBA msc)

Hogy pár különlegeset említsek:

-idegtudomány

-biológia

-mechatronikai mérnök

Közvetlen ismerősöm nincs, de sokszor hallottam már, hogy a survey mesterszakot is sokan választják erre a pályára, bár ők inkább adatelemzésnél maradnak.

Viszonylag gyakori, hogy más természettudományi területről kerülnek emberek erre a területre, mert a kutatásban egyre gyakrabban használják az ai-t. Adatfeldolgozás és statisztika pedig mindenhol van, ahol kutatás is. Nagyon sokan kutatóként kezdik a saját területükön és ahhoz tanulják hozzá a matekot meg a szükséges eszköztárat.

A lényeg, hogy jusson időd vele foglalkozni a tanulmányaid mellett vagy fogadd el, hogy nem ML engineerként fogod kezdeni egyetem után, hanem például python/c++ fejlesztőként. Viszonylag kevés olyan ember dolgozik a területen, akinek ne lenne egyszerre több végzettsége és több év tapasztalata. Viszonylag általános elvárás a tudományos fokozat megléte egyébként. Azért ez nem egy tipikus junior munkakör.