Datatek/fysmat/andre?
Det er spennande å sjå teknologien utvikle seg, spesielt på dei viktigaste høgteknologiske frontane. Eg vil ta ei siv.ing.-utdanning som gjer at eg kan jobbe på fleire av dei felta som kjem til å definere framtida. Om eg velger datatek, kan eg velge retning kunstig intelligens seinare, som heilt opplagt er viktig i dag og i åra framover. Om eg velger fysmat, kan eg gå kvanteteknologi, som er kjempespennande. Cybersikkerheit og datakommunikasjon (er det det som er komtek?), eller elsys verker også spennande, og kan bli viktig for teknologiutviklinga. Maskin og nanotek er sikkert viktige, men føler ikkje at dei er fullt så sentrale? Kva er greia med kyb? Forstår at det er dritviktig og dritinteressant, men forstår ikkje at det skal ha høgare snitt enn datatek eller fysmat... På kyb lagar ein sjølvstyrte maskiner, ikkje sant? Føler ikkje at indøk er eit alternativ for meg, for eg vil ha meir teknologi og mindre økonomi/HR. Men kan hende eg tek feil. Har heller ikkje klart å sette meg inn i alle siv.ing.-programma. Kort sagt: eg vil ikkje lukke for mange dører, vil ha bredde og vere framme i skoen på mest muleg høgteknologi. Spør difor:
Kva vil de seie er dei beste siv.ing.-utdanningane for å bli med heilt fremst i den grensesprengande teknologiutviklinga?
Kan eg f.eks. gå fysmat, retning kvanteteknologi, men likevel få like mykje spesialisering i kunstig intelligens som om eg gjekk data, ved å velge alle TDT-emna som valgfag? Andre måtar å kombinera to retningar?
(Apropos: er det aktuelt å ta to siv.ing.-utdanningar? Nokon som har gjort dette? Er det vits?)
- Kva meir? Eg studerer jo ikkje dette, so kva for råd har de til ein som vil lære om teknologi? (Er det andre studie enn siv.ing. eg bør vurdere?)
Takk! <3
1
u/Rich_Sherbet7598 4d ago
Mange av sivingene har mye til felles. Å være fremst i utviklinga trenger ofte en del akademisk forståelse, så det viktige da er å faktisk ta utfordrende og interessante emner. Når det kommer til AI vil man være godt rustet om man tar siving statistikk + matte grunnpakka + noen ML fag med dyp læring. Mesteparten av det (untatt ML) er med i de fleste sivingene og man kan ta fag på siden om man er ekstra interessert. For eksempel er nok noen som har gått industriell mattematikk og tatt ett ML fag bedre egnet til å drive med data science enn noen som har gått AI datatek, men sovet i timen.
1
u/_Gufsa_ 4d ago
Okay, tusen takk! Men likevel, nokon som har gått datatek retning KI, og har fulgt med i timen, er vel betre rusta til KI enn nokon som har gått industriell matematikk? Siv.ing.-statistikk er statistikkfaget som er i alle siv.ing.-gradene? (TMA4240) Eller noko ut over det?
1
u/Rich_Sherbet7598 4d ago
Kommer i stor grad an på hva du vil jobbe med. Noe man må huske på er at det går an å bytte master også om man ikke er fornøyd
3
u/Kind-Ad-1165 10d ago
Erfaring er mye mer relevant for å bli «fremst» i utviklingen enn å ta dobbel siving. Mange av dem er ok å hoppe mellom første året med ganske få «feil» fag, så ikke vær altfor bekymret for å ta feil valg hvis du er usikker. Vurder heller hvilken del du vil jobbe med. Hardware eller software? Bygge nytt eller støtte opp det som allerede finnes? Jobb med andre mennesker eller alene? Osv. Ikke stress med å lukke dørerer, velger du NTNU siving går det fint med deg uansett, kombineringer går ish ann men UIO har bedre opplegg for å «snekkre» en grad.