Bien que le choix revienne finalement à chaque individu, si l'opportunité se présente, je privilégierais la Science Informatique avec une spécialisation en IA par-dessus tout. Pour ceux qui ont initialement manqué les programmes de CSE ou d'IT, atterrir dans le CS AI pourrait s'avérer un tournant heureux. Bien qu'aucun ne puisse prédire l'avenir avec certitude, ce domaine a le potentiel d'être un choix déterminant pour une carrière.
L'IA n'est pas une tendance éphémère comme les NFT ou le VR ; elle marque le début d'une révolution technologique. Des milliards de dollars sont investis par des géants de l'industrie tels que Nvidia, OpenAI, Google, Microsoft, IBM, Meta, Reddit, X, les principales sociétés de capital-investissement, les gouvernements et les milliardaires, ce qui rend peu sage de négliger leur confiance collective. L'écosystème des startups reflète cette dynamique, avec des levées de fonds sans précédent même au stade initial, comme on peut le voir sur des plateformes comme TechCrunch. Beaucoup de ces entreprises échelonneront ou maintiendront leurs activités au cours de la prochaine décennie, offrant ainsi de nombreuses opportunités pour construire une carrière.
Du point de vue d'un employeur, les candidats certifiés en IA ont un avantage distinct par rapport à ceux ayant des diplômes généraux en informatique ou en IT, surtout compte tenu de la saturation dans les domaines plus larges de la technologie. Cette spécialisation ouvre également des portes dans l'enseignement supérieur, la recherche et l'entrepreneuriat - ce qui apporte une crédibilité lorsqu'on cherche des financements pour une startup en IA. De plus, les entreprises proposent des rémunérations exceptionnelles aux meilleurs talents en IA, une tendance facilement vérifiable via des recherches impliquant des entreprises comme Meta et OpenAI.
Des institutions comme NSUT se sont positionnées avantageusement en introduisant le CS AI au bon moment. Située à Delhi, les étudiants de NSUT bénéficient de leur proximité avec un écosystème en pleine croissance en IA, avec des cas d'utilisation du monde réel émergeant dans les grands centres urbains. Pour maximiser ces opportunités, les étudiants devraient s'engager dans les communautés en IA et se connecter avec des professionnels du secteur. Tout comme la bulle Internet qui a élevé la CS et l'IT, la vague de l'IA promet un impact encore plus important et une certitude accrue - ce qui rend essentiel de peser soigneusement ces facteurs dans votre décision.
The main difference between the two branches seems to be just a few courses in the third year, and you can take AI-related electives in the core CS branch as well. CSAI likely has fixed AI electives, but the main advantage appears to be the stronger peer group due to its higher cutoff.
Your degree’s AI specialization will be significant.
A degree doesn’t necessarily mean someone has specialized in AI.
If AI specializations were more advantageous, wouldn’t everyone choose them over core computer science? Specializations typically have lower cutoffs, making them easier to get into. I was advised to take core computer science when I researched my options.
This post is exactly what I needed. I recently enrolled in an AI specialization, but everyone keeps saying that a core CS degree is better. Thank you for sharing this perspective.
People will likely realize this soon. It’s similar to when students chose ICE over IT when IT was first introduced at NSUT and DTU, simply because ICE was the traditional preference and seemed safer. Many who gave up IT for ICE, Electrical, or even ECE regretted missing out, especially when they saw IT graduates being hired by companies like Facebook, Google, Microsoft, and Yahoo.
Unless NSUT’s course quality is poor, which is a separate issue, having both the NSUT and AI credentials will still provide a strong foundation for your career.
For reference, look into how much Meta recently paid for AI talent by searching “Scale.ai + Meta.”