![[identity profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/openid.png){kind=small}
nicolas-alan.livejournal.com posting in ![[community profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/community.png){kind=small}
engineering_ruя человек творческий и сейчас стою на перепутье.
Какое направление выбрать для дальнейшей научной работы.
тут существует только 2 варианта.
Я начинал мой путь с вычислительной гидроаэродинамики (ВГАД - англ. CFD), применённым к процессам в основной камере сгорания (ОКС - main combustion chamber) многорежимного авиационного газотурбинного двигателя. Начал в 1995-м году Ставропольском ВАИУ ПВО.
с некоторыми вариациями, поскольку образования военного училища мне недостаточно, сейчас я на втором курсе прикладной математики Каунасского Технологического Университета (KTU).
там же, в военном училище,по второй специальности (мне, как отличнику, разрешили) я учился на инженера по автоматизированным системам управления боевыми действиями истребительной авиации ПВО. начал даже делать программу имитации налёта при проведении воздушно-космической операции на театре военных действий. (пендосы нападали, мы отражали).
с тех пор появилось влечение к искусственному интеллекту (ИИ).
и сейчас, у меня появилась возможность, используя получаемые знания в KTU заняться плотно ИИ.
но для этого нужно бросить ВГАД, так как работать серьёзно на два фронта - дело пустопорожнее.
Ещё одним белым шаром (терминология защит диссертаций) в пользу ИИ против ВГАД выступает то обстоятельство, что в связи со сложившейся ситцуации с тем методом, которым я овладел в СВАИУ, дальнейшие научные работы не будут совсем, или будут иметь , но незначительную, научную ценность (и привлекательность для меня).
Поэтому нужно будет практически с нуля овладевать новым, более современным методом, и то что я знаю пригодится весьма незначительно, т.е. объём работ сопоставим с работой по ИИ.
Чёрным шаром против ИИ является то, что всё, что я знаю по ВГАД (ну, кроме общего опыта проведения научной работы и некоторых специальных навыков) - совершенно не пригодится и это нужно будет просто забыть и выкинуть в мусорное ведро.
и хочется и колется.
Душа просит ИИ. Кошелёк и , сравнительно, надёжное (но очень среднее и с уже не любимой ВГАД), будущее просит ВГАД.
помогите мне разрешить эту дилему. Голосуют все, кому прийдёт мысль щёлкнуть по кнопке.
[Poll #2021151]
Надеюсь не злоупотребляю вниманием сообщества к моей скромной персоне.
Заранее спасибо всем, за все мнения.
UPD:
По результатам дискуссии,и учитывая то, что у меня в текущей учёбе обучение по двум программам бакалавриата - по прикладной математике и по физике, и учитвая то, что по физике так же нужно будет делать выпускную работу, а я сейчас перешёл на второй курс, я решаю следующее.
Этот год я повожусь с программами по нейронным сетям. А там будет видно.
Какое направление выбрать для дальнейшей научной работы.
тут существует только 2 варианта.
Я начинал мой путь с вычислительной гидроаэродинамики (ВГАД - англ. CFD), применённым к процессам в основной камере сгорания (ОКС - main combustion chamber) многорежимного авиационного газотурбинного двигателя. Начал в 1995-м году Ставропольском ВАИУ ПВО.
с некоторыми вариациями, поскольку образования военного училища мне недостаточно, сейчас я на втором курсе прикладной математики Каунасского Технологического Университета (KTU).
там же, в военном училище,по второй специальности (мне, как отличнику, разрешили) я учился на инженера по автоматизированным системам управления боевыми действиями истребительной авиации ПВО. начал даже делать программу имитации налёта при проведении воздушно-космической операции на театре военных действий. (пендосы нападали, мы отражали).
с тех пор появилось влечение к искусственному интеллекту (ИИ).
и сейчас, у меня появилась возможность, используя получаемые знания в KTU заняться плотно ИИ.
но для этого нужно бросить ВГАД, так как работать серьёзно на два фронта - дело пустопорожнее.
Ещё одним белым шаром (терминология защит диссертаций) в пользу ИИ против ВГАД выступает то обстоятельство, что в связи со сложившейся ситцуации с тем методом, которым я овладел в СВАИУ, дальнейшие научные работы не будут совсем, или будут иметь , но незначительную, научную ценность (и привлекательность для меня).
Поэтому нужно будет практически с нуля овладевать новым, более современным методом, и то что я знаю пригодится весьма незначительно, т.е. объём работ сопоставим с работой по ИИ.
Чёрным шаром против ИИ является то, что всё, что я знаю по ВГАД (ну, кроме общего опыта проведения научной работы и некоторых специальных навыков) - совершенно не пригодится и это нужно будет просто забыть и выкинуть в мусорное ведро.
и хочется и колется.
Душа просит ИИ. Кошелёк и , сравнительно, надёжное (но очень среднее и с уже не любимой ВГАД), будущее просит ВГАД.
помогите мне разрешить эту дилему. Голосуют все, кому прийдёт мысль щёлкнуть по кнопке.
[Poll #2021151]
Надеюсь не злоупотребляю вниманием сообщества к моей скромной персоне.
Заранее спасибо всем, за все мнения.
UPD:
По результатам дискуссии,и учитывая то, что у меня в текущей учёбе обучение по двум программам бакалавриата - по прикладной математике и по физике, и учитвая то, что по физике так же нужно будет делать выпускную работу, а я сейчас перешёл на второй курс, я решаю следующее.
Этот год я повожусь с программами по нейронным сетям. А там будет видно.
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
no subject
Date: 2015-09-01 10:38 am (UTC)Однако есть и светлые пятна, видимые в умеренно дорогие оптические приборы. Например, чтобы ощутить и проникнуться принципами и прототипами для прикладной работы по этой зыбкой теме, я в своё время вручную отксерил библиотечную книжку (http://www.amazon.com/From-Living-Eyes-Seeing-Machines/dp/0198577850) объёмом 288 страниц. Признаюсь что так и не дочитал, потому что это лишь сборник публикаций по экспериментальной биологии, и вскоре я нашёл более интересные и богатые источники по этой теме, и вскоре после того я уже накопил достаточно по этой теме для практических выводов по своей теме. Но если начинать с нуля, то я бы начал с того же -- написанного относительно доступным языком реверс-инжиниринга сенсорных и управляющих систем несложных организмов (не сложнее насекомых). И даже так (http://aob.oxfordjournals.org/content/92/1/1.full.pdf+html). Довольно быстро (ну или у кого как) это даёт гораздо лучший старт в решении тех прикладных задач, куда полвека суются с "ИИ". Сразу скажу что в результате придётся смириться с разрушением привычной картины мира "компьютерного ХХХ", то есть раз-учиться многому, и чем меньшему придётся раз-учиваться, тем лучше будут результаты.