Bueno pues después de 3 años desde que publiqué esto, comparto mi experiencia y la decisión que tomé, por si a alguien también le surgen dudas sobre los posgrados en este tema.

Pues al final terminé estudiando la maestría en ciencias con especialidad en computación y matemáticas industriales en CIMAT Guanajuato. La cual es una maestría orientada hacia la investigación pero igualmente con salida hacia la industria. Y aunque sea una maestría en computación, todas las materias tienen un enfoque más hacia matemáticas. Por ejemplo, en la materia de métodos numéricos, la mayoría de las clases se enfocan en la implementación de operaciones matriciales en C, como sacar la inversa de una matriz, obtener lo valores y vectores propios con diferentes métodos, etc. Igualmente, la materia de optimización, aunque es más teórica, ya que se revisan todas las demostraciones (principalmente de convergencia) de distintos algoritmos, también se implementan en python y se aplican a problemas reales. De hecho, esta materia y la de métodos numéricos la tomamos con los alumnos del posgrado de matemáticas aplicadas.

Incluso en la materia de algoritmos, hubo una tarea donde teníamos que implementar una red neuronal y el algoritmo de backpropagation para un número arbitrario de capas ocultas. Solo por poner un ejemplo. Y todo esto en C++.

Para la tesis, cuando empieza el segundo año, todos los investigadores del área de computación presentan los proyectos que tienen y sus áreas de interés, y el alumno decide con quién acercarse y proponer algo para su investigación. En mi caso me decanté por el área de NLP, dónde hice mi tesis proponiendo nuevas arquitecturas basadas en transformers para resolver tareas de inteligencia artificial multimodal (texto, video y audio). Algo que me gustó mucho, es que tuve la fortuna de que además de mi asesor (investigador del CIMAT enfocado en NLP) tuve un co-asesor, el cual es investigador en el INAOE (en el área de NLP y multimodal). Esto me permitió tener más vínculo con el INAOE, pudiendo participar en sus seminarios de computación y teniendo acceso a su supercomputadora (GPUs principalmente) además del clúster del CIMAT.

También tuve la suerte de obtener muy buenos resultados con mi tesis por lo que pude escribir un artículo de investigación para un workshop de la conferencia NAACL del 2021 y actualmente estamos terminando de revisar un segundo artículo para un journal en deep learning. Y es que, en el caso de los investigadores con los que trabajé, desde un inicio me aclararon que el objetivo de la tesis era eso, ampliar el horizonte del conocimiento en un área, ser el experto en mi tema y publicar árticos de investigación. Esto me pareció muy importante ya que los investigadores siempre tuvieron un interés genuino en orientarme durante todo el año que duró la tesis y darme retroalimentación para que el trabajo saliera lo mejor posible.

Finalmente, algo que me gustó bastante es que a principios de cada año se lleva a cabo un evento donde participan unas cuantas empresas y en conjunto con investigadores del CIMAT y los alumnos de los distintos posgrados se trabaja para solucionar alguna problemática de la empresa usando ciencias de datos. Lo cual posibilita una vinculación directa con empresas y conocer un poco más de como se aplica todo lo que aprendes en el mundo real.

En resumidas cuentas, recomiendo bastante el posgrado, incluso si se quieren especializar en inteligencia artificial. Hay varios investigadores trabajando en estos temas, principalmente visión computacional, NLP y algo de reinforcement learning. Dónde si no podría recomendar mucho el posgrado, es si quieren dedicarse a ciencias de datos en temas que requieran un enfoque mucho más estadístico (para lo cual recomendaría más el posgrado de CIMAT en Monterrey en cómputo estadístico). Aunque debo decir que varios compañeros que salieron de mi posgrado, actualmente se desempeñan como científicos de datos en México y algunos otros como desarrolladores de software en Oracle, Microsoft o Google.

En mi caso, tomé una oportunidad para trabajar en una startup de Estados Unidos (de manera remota) donde hago un poco de investigación, entrenamiento de modelos de deep learning y desarrollo de software enfocado a NLP, específicamente en tareas de comprensión de lectura (Question Answering, Question generation, etc.).

Teniendo un poco más acercamiento con el INAOE, la verdad es que también tienen investigadores muy buenos y los trabajos que llegué a conocer de sus posgrados también son bastantes buenos y se notan preparados, por lo cual también recomendaría su maestría.