경희대 소프트웨어 학부생입니다.(머신러닝 전망,석사진학)

올해 입학한 학부 1학년입니다.

고등학교때부터 머신러닝 뜰때 조금씩 공부를 했습니다. 

약간의 통계,  선형대수개론, 학부수준의 인공지능 개론, 딥러닝 서적(라이브러리 없이 바텀업으로 기본적인 원리나 테크닉들 설명해놓은거였어요)

Fundamentals of reinforcement learning(있어보일려고 영어쓴게 아니라 강좌 이름입니다 ㅠㅠ)

정도 들었고, 그래프 모델 강좌를 듣고있습니다.

조금이지만, 배워보니 재밌고, 또 이쪽이 유망하다는 말을 많이 들어서 대학원까지 생각하고 있습니다. 특히 로보틱스에 강화학습같은 머신러닝 기술을 활용하는게 인상깊더라구요.

과는 소프트웨어융합이지만, 다른 공대 학과와 복수전공 비슷하게 트랙을 제공하는데,  이중에 기계공학과 수업이 다수 포함된 로봇관련 트랙이 있습니다. 

학부 1학년주제에 분야의 유망이니 대학원이니 하는게 주제넘어 보일수도 있지만, 당장 트랙을 선택해야 하는 상황이라 질문드립니다.

1. 저런식으로 컴퓨터공학과 기계공학을 섞어놓은 트랙이 경쟁력있을까요? 괜히 둘다 애매하게 배우는건 아닐지 걱정됩니다.

(교육과정이 필요하시다면 첨부하겠습니다)

2. 요즘 머신러닝쪽으로 가시려는분들이 많이 보입니다. 그중에 당연히 저보다 학부도 좋고 수학같은 기본기도 더 탄탄하신 분들도 많을텐데요, 저 분야(머신러닝, 특히 로보틱스와 결합된) 가 제가 석사, 혹은 박사까지 마치고 졸업할때도 블루오션일까요?

일단 학문보단 취업이나 창업쪽을 생각하고 있습니다만

개발자로 나가는것보다 평균적으로 일자리나 연봉같은 부분에서 이익일지요?

3. 대학원 진학을 위해 어떻게 준비해야하나요? 

찾아보면 학점관리나 학부연구생 이야기가 많은데,

학부연구생은 교수님께 어떻게 컨택을 드려야하는건가요?

자대가 아니라 가고싶은 연구실에 컨택을 해도 무관한가요?

저 둘 외에 좋은 랩에 가기위해 준비하면 좋은것들은 어떤게 있을까요?

배워야할것도, 알아가야할것도 참 많은 것 같네요

멍청해보이는 질문일지라도 무지한 후배를 위해 답변해주시면 정말 감사할 것 같습니다ㅠㅠ