[請益] 想為未來鋪路

[venet (i wish i could)]

大家好，想請問一下關於升學的問題

我本身是國立大學資訊工程背景，在學校的時候對AI、學習很有興趣

因此除了AI，還有過進階演算法（pruning, decision tree）等等

也修過認知心理學


我想申請國外的computer science的master program

因為大多數cognitive science的program只有一年或是直攻PhD

我本身沒有research的經驗，所以自己覺得條件不足還不想申請PhD

一年的program對我來說也太短，不足以做一些研究以準備PhD，所以目標還是放在CS

所以想請問資工轉到cognitive science是可行的嗎？

如果可行的話，資工背景對cognitive science這個領域又有什麼優勢和貢獻呢？

如果資訊背景對CogSci有幫助，
我在master program可以鑽研哪個領域可以跟我未來的規劃做銜接呢？

現在AI走到機器學習這一塊，而且很明顯的最近做機器學習的人愈來愈多

CogSci跟AI中的機器學習做結合，他們的關係是怎樣的呢？


不好意思，因為我已經離開學校一段時間，

當時年少無知沒有多問，現在又沒有人可以討論，網路上找資料愈看愈模糊

還請各位前輩不吝指教，謝謝！

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) 
◆ From: 114.36.27.118
→ shoxx:陽明的陳麗芬老師 似乎是資科(資工)轉腦神經科學 可以參考
推 ywwang:趁你還沒畢業 好好利用一下學校圖書館 國外CS結合CogSci的
→ ywwang:已經發展一段時間 多看看原文書吧
→ ywwang:阿 sorry我不知哪隻眼睛看到你還沒畢業 XD
推 skylikewater:優勢當然是有的 不過有時候可能要感受一下
→ skylikewater:工學背景跟理學背景的人 做同一個題目 追求的東西很
→ skylikewater:常會天差地遠 祝你找到好題目 : )
推 mulkcs:建議你請教版上前輩takanaka 他的領域和你相符
推 takanaka:不好意思被點名了 :)
→ takanaka:首先大概是先確定感興趣的是brain多一點還是mind多一點
→ takanaka:如果是前者 應是往neuroscience的方向發展
→ takanaka:後者則是cognitive science
→ takanaka:二者間今天已有相當的匯流 但研究所需的基礎與技能或許
→ takanaka:還是有些不同
→ takanaka:以理論基礎及方法論而言 資工接cognitive science應該
→ takanaka:是非常順 尤其如果具AI, machine learning, NLP方面的
→ takanaka:基礎與興趣
→ takanaka:建議可以翻閱一下annual meeting of CogSci society
→ takanaka:的會議論文 以及Cognitive Science journal
→ takanaka:有AI背景者應可發現不少熟悉之處
→ takanaka:相關的大師或知名研究者非常多
→ takanaka:一些歷史與背景概念或可參考本文
→ takanaka:http://plato.stanford.edu/entries/cognitive-science/
→ takanaka:你問到machine learning跟CogSci
→ takanaka:可Google一些主要研究者 例如Kintsch, Tenenbaum,
→ takanaka:Griffiths, Steyvers等
→ takanaka:machine learning在CogSci扮演的角色多是推理工具
→ takanaka:所以generative model似乎會比discriminative model來
→ takanaka:得普遍 因為重點是對認知現象的瞭解與理論的發展
→ takanaka:而非實用角度上的分類準確
推 mulkcs:感謝樓上的介紹 XD
推 itrs821:taka桑的回文應該直接打一篇m起來~~