신경망 또는 인간 컴퓨터 상호 작용

https://stackoverflow.com/questions/217034

03-07-2019
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문제

웹 개발자로 배치 한 해를 마친 후 다음 학년도에 3 학년 대학에 진학 할 예정이며 제목의 두 모듈에 대한 의견을 듣고 싶습니다.

나는 둘 다 관심이 있지만 내 경력과 관련이 있고 개발 된 시스템에 적용 할 수있는 것을 선택하고 싶습니다.

인터넷 컴퓨팅 학위를 수행하고 있으며 웹 개발, 네트워킹, 데이터베이스 작업 및 프로그래밍을 다룹니다. 나는 웹 개발자가되기 시작했지만 더 이상 확실하지 않다고 확신하지 못합니다.

나는 HCI가 웹 개발자로서 나를 도울 것이라는 것을 알고 있지만 그만한 가치가 있다고 생각하십니까? 신경망 지식이 미래에 쓰는 시스템에서 현실적으로 도움이 될 수 있다고 생각하십니까?

감사.

편집 : 안녕하세요 여러분, 내가 결정한 것과 그것이 어떻게 해결되었는지에 대한 후속 조치가 유용 할 것이라고 생각했습니다..

나는 HCI를 통해 인공 신경망을 선택했고, 정말 즐겼습니다. 인지 과학과 기계 학습을 엿볼 수 있다는 것은 주제 영역에 대한 나의 관심을 불러 일으켰으며, 나는 몇 년 동안 내가 그것을 감당할 수있을 때 대학원 프로젝트를 시작하기를 바랄 것입니다.

나는 최종 시험 이후에 시작하는 직업을 얻었고 (며칠 안에) HCI 또는 이와 유사한 모듈을했는지 물었다. 프론트 엔드 개발자 위치가 아니기 때문에 중요하지 않은 것 같습니다!

옵션으로 모듈을 사용하는 것이 좋습니다. 생물학적 계산으로 구성된 모든 모듈은 미래에 대학원 연구에 참여하고 싶다면 더 많은 문을 열어 줄 것입니다.

다시 한 번 감사드립니다, Shahin

해결책

가치는 세 가지 요인에 따라 다릅니다.

이미 주제에 얼마나 익숙합니까?
코스/수업은 얼마나 좋은가요?
더 많은 것에 관심이있는 것은 무엇입니까?

특히 HCI의 경우 좋은 책을 읽거나 인터넷에 게시 된 더 넓은 기사를 읽음으로써 쉽게 얻을 수있는 광범위한 "상식"정보가 있습니다. 반면에, 심리학 연구에 의해 대부분 얻은 많은 더 깊은 통찰력이 실제로 존재합니다. 과정이 올바르게 완료되면 실제로 인터페이스 개발에 사용할 주제와 실제 고려 사항에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다.

신경망의 경우, 이것이 일반적인 과대 광고 주제라고 말해야합니다. 코스가 신경망을 다루고 자하는 응용 프로그램 영역에서 주로 흥미로울 것입니다. 웹 개발을 위해 신경망을 프로그래밍하거나 사용하지 않을 것이라고 확신 할 수 있습니다. 반면에, 과정이 올바르게 이루어지면, 이것은 당신이 당신의 지식을 넓힐 수있는 좋은 기회가 될 수 있습니다. 특히 컴퓨터 과학 이론에 대한 이해를 심화시킵니다. 그러나 이것은 코스가 어떻게 배치되는지에 달려 있습니다.

HCI는 웹 개발자로서의 경력을 돕는 주제이지만, 해당 주제에 무능하다고 느끼는 경우에만 (필수품입니다) 매우 잘 이루어집니다. 신경망은 정말 흥미로운 하드 코어 컴퓨터 과학 자료가 될 가능성이 더 높은 주제이며, 실제로 무언가에 대한 이해를 더 잘 배웁니다. NN에 관심이 있다면 웹 개발 영역에 좁게 집중하지 않은 교육을받을 수있는 기회를 전달해서는 안됩니다. 결국 다른 것들에 더 많은 관심을 찾을 수 있습니다 (항상 다른 사람을 아는 것이 좋습니다. 아마도 미래를 위해 가고 싶은 방향).

다른 팁

신경망은 당신이 읽을 때까지 시원하게 들립니다 작은 인쇄:

인공 신경망의 현대 소프트웨어 구현에서 생물학에서 영감을 얻은 접근 방식은 다소 포기되었습니다. 통계 및 신호 처리를 기반으로보다 실용적인 접근 방식.

이것은 몇 년 동안 나를 신비한 것입니다. 여기에는 놀랍도록 복잡하고 강력한 제어 시스템 (실제 생물학적 신경 네트워크)과 소프트웨어에서 이러한 시스템을 모델링하는 것으로 보이지만 실제로는 그 활동을 포기한 학문적 징계가 있습니다.

웹 개발을하고 있다면 시간이 HCI 과정에서 더 잘 보낼 것입니다.

당신이 가장 관심있는 것을 가지고 가십시오. HCI 재료는 필요에 따라 나중에 픽업하기가 훨씬 쉬울 것입니다. 신경망에 대해 배울 수있는 또 다른 기회를 얻지 못할 것입니다!

예비 고용주에게는 (적어도 좋은 고용주!) 당신은 당신이하는 일에 대한 열정과 흥분을 보여 주어야합니다. 나는 HCI에서 추가 크레딧을 가진 사람보다 신경 네트워크에 대해 열정적으로 이야기 할 수있는 사람을 더 빨리 고용 할 것입니다.

세상의 연구 종료를 원하지 않는 한, 즉 마스터/박사, Go HCI를 받으십시오.

AI를 공부할 때 대학에서 신경 계산을 공부했습니다. 나는 이제 내 회사를 운영합니다. NN 기술을 사용했다고 연구 한 이래로 횟수는 0과 같습니다. 나는 그것이 매우 흥미로 웠기 때문에 내가 그것을 기쁘게 생각하지만, 나는 지금 내가있는 위치에서 HCI가 훨씬 더 유용하다는 것을 알았을 것입니다. 소프트웨어 산업과 관련된 HCI 과정에서 훨씬 더 많은 통찰력을 얻을 것이라고 생각하지만, 경험이 난교/거의 예술적인 측면에 더 많은 정보를 얻어야한다고 생각되면 NN으로 가십시오.

어느 것이 더 재미있는 것 같습니까? 아니면 동등하게, 당신은 어느 것이 더 열심히 일 하시겠습니까? 그것을 선택하십시오.

NN과 다른 AI Courses에서 두 개의 코스를 수행했습니다. 그 물건으로 둥글게하는 것은 재미 있었고 실제로 나는 얼굴 인식처럼 한 일 중 일부에서 물건을 구현할 수 있었으며 다른 영역에서 유용합니다. 실험실 데이터 등을 플로팅하고 싶다면 웹 개발 경력에서 NN : S를 사용한 적이 없지만 무언가에 사용될 수 있다고 확신하지만 실제로 요약하는 것은 고객이나 직원이 기꺼이 지불하는 것입니다. 당신이 똑바로 길을 갈 수있을 때. 그래서 나는 그것에 대해 그 하드 코어가 아니라면 그것에 관한 책을 읽고 싶습니다.

기본 신경 네트워크는 수학에 대한 많은 지식을 갖추지 못하며 첫 번째 코스에서 사용한 것입니다.

프로그래머로서 신경망에 대한 지식이 필요합니다. 병렬 처리가 하드웨어에 들어가는 방법 인 경우 미래의 프로그래머는 신경망에서 지식이 있어야합니다. NN은 노이즈 나 부정확 한 데이터로 더 잘 작동하지만 다른 시스템은 그렇지 않을 수 있다는 것을 잊지 마십시오. 분석에 사용하는 대부분의 데이터는 전체의 일부인 샘플 데이터이며 샘플의 일부가 꺼져 있는지 상상할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터 프로그래밍 분야에서 지속하려면 NN에 대한 지식이 필요합니다.

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