小弟在電子廠做四年AI-CV，完成幾個視覺檢測、定位與物品夾取專案，薪水滿意，但心中有股想出國做研究念頭，渴望在AI、ML領域有更多的學習
最近公司內部舉辦兩場讀書會，都是非常感興趣的，但又猶豫是否離職，準備英文再出國做研究，目前考量有三條方案：
選項
A. 機器學習讀書會：機器學習、貝葉斯方法，書本閱讀 (估計1-2年)
B. MIT 6.881-Robotic Manipulation、cs287-advanced robotics(估計1-2年) 線上課程
C. 離職準備托福、GRE，申請國外碩士(估計1年)，可能再1年準備先修課程。
補充：目前是邊上班邊上課，但想找1-5整天上課的語言學校，考高分幫助申請，未來考慮國外工作，所以也想在語言上集中更多精力與時間。
個人想法
A. 之前接觸不深，但渴望從原理跟數學面某個層面了解幾個主要方法(Bayesian、GMM...)，獲得心靈上滿足
B. 個人覺得機械手臂+AI有潛力與發展性。機械人學完全沒接觸過，可能不會用到那麼深，但個人覺得還是要對機械手臂運作有所了解(聽機械系朋友朋友說這個領域很難
C. 這是目前正考慮的，出國念強化學習相關，機械手臂或多智能體，備案是影像辨識的研究。
三條路有著不同將來，沒有對跟錯，只希望能獲得些些意見與想法，就(1)市場競爭力 (2)學術專業、(3) 機會與時間成本，這三點出發
我知道這三種的職涯規劃問題，太...複雜跟不確定性了，不過就想發文IThome看有無大神的意見，感謝！
有人可能問CV做穩穩幹嘛找麻煩？
出於存粹想滿足好奇心與想挑戰新領域
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(1)市場競爭力:若考慮到英文不好的話(我),C可能是風險最小的(英文不會太差),A和B風險較大(自學能力).
(2)學術專業:C所學到的東西會比自學來講更有系統性.
(3)機會與時間成本:C成本是最高的,但獲利"可能"也是最大.
個人想法:想要獲得最大利益英文是基本的,但有些人不喜歡讀書(英文),所以只追求自己喜歡的技術(錢少,技術不一定差),現在這時代英文不好並不代表資訊會落後,不管是翻譯的文字或沒翻譯的文字還是要看個人的理解力(當然有些句子一個字不一樣就會差很多,這時候就靠個人的領域知識去彌補).
建議樓主能先基礎課程+論文+實作在考慮需不需要再繼續研讀,大概一段時間就能夠知道喜不喜歡研究.
PS:個人想法,想讀博士卻沒錢的我...
感謝～我也是想慢慢打基礎+英文。儘管已經有3-4年的視覺經驗，但我覺是可先放掉的，等1年後在看研究夯什麼就行，會這樣想是因為碩士想攻頂會
雖然知道英文很重要，但就是提不起勁...QQ
我記得美國博士，很多申請好像都有獎學金，但就用很多時間去燒。台灣的沒研究～
可能要找些管道使用，我跟某些外國朋友聊會盡量用英文，還有raddit發文...用破英文交流XD
我也想攻頂會,但英文這關我也是提不起勁XD(教授都幫我翻)
說句實話現在論文品質很差,但這句話可能要大神或頂尖學校說才有說服力
但感覺樓主跟大多數人去讀研的目的就不同了,是喜歡做研究的,祝樓主能夠上頂會發幾篇有價值的論文.((目前這樣,肯定選C
你好誠實XD不過很感謝討論！我看論文跟同行的評論，的確水論多
看過幾個前輩的發文，都說挑選題目很重要，目前個人是走AI+RL，考慮做multi-agent(今年很熱門)，明後年不知道又會改燒什麼...
能挑到喜歡領域的教授也滿重要,在台灣很多人念成績要求高的學校不見得能選到自己喜歡的,只要能畢業就好(向錢看齊),但樓主應該沒這困擾XD
其實題目還好,一個題目能用很多種面向去研究如何解決問題(跟工作一樣,只是有沒有發論文),所以題目只是定義一個結果,過程可以任意發揮,這樣也能寫的有用有價值的論文
因為我聽一個博士說，跟著潮流的題目比較容易上頂會@@ 我覺得可能是，當下的趨勢主題發揮空間大，或對於評審人新鮮又刺激(?
現在國外疫情嚴重(可能只能視訊教學), 西方對黃種人也不是很友善, 要出國, 有很多機會成本要考量的, 你再多考慮看看吧.
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