Las carreras básicas incluyen procesos estocásticos, teoría de matrices o álgebra matricial, análisis numérico y maestría en inglés.
Se recomiendan el reconocimiento de patrones y el procesamiento de imágenes digitales como cursos optativos. Otros dependerán de los requisitos del instructor y las circunstancias personales.
Se recomienda que los cursos básicos públicos se centren en matemáticas aplicadas.
En cuanto a si es difícil aprender, mi opinión personal es si estás dispuesto a aprender más. Básicamente en esta etapa, desde una perspectiva de aprendizaje, no hay muchos requisitos. Si solo desea graduarse, solo necesita realizar una investigación en profundidad sobre un tema determinado, encontrar más información y literatura y luego escribir una tesis de graduación. Por ejemplo, si está realizando reconocimiento facial, solo necesita estudiar en profundidad el algoritmo de una red neuronal y luego leer la literatura relevante. Después de elegir el tema correcto, podrá hacer que los resultados experimentales sean suficientes para graduarse.
Pero si quieres estudiar a fondo todo el sistema teórico, necesitas mucha energía, y la dificultad de aprendizaje sólo puede estar determinada por la profundidad y amplitud de tu investigación.
En términos generales, graduarse no es difícil siempre que te esfuerces y hagas algo de trabajo académico, pero el estudio en profundidad será difícil. Por supuesto, esta situación se aplica no sólo a esta especialidad, sino también a otras especialidades de ingeniería.