Intrarea în AI O dietă constantă de cursuri, competiții și lucrări
de deeplearning.ai | 7 ianuarie 2020
Daniel a renunțat la slujba de dezvoltator web și a început o călătorie de cursuri, concursuri Kaggle și lucrări de cercetare pentru a intra în AI. În timp ce studia încă, un startup AI l-a contactat și acum este primul MLE dintr-o echipă care construiește un chatbot alimentat de NLP. Citiți sfaturile lui Daniel pentru a începe și cum și-a structurat propriul plan de învățare.
Prezentați-vă: care este trecutul dvs.? De ce ați decis să luați specializarea Deep Learning?
Am fost dezvoltator web pentru ceva mai mult de opt ani, lucrând la diferite proiecte de-a lungul universității și apoi cu normă întreagă. În timp ce avansam, am vrut să fac ceva mai provocator. Eram într-un moment din viața mea în care puteam să încep să învăț ceva nou sau să continui ca înainte. Am decis să renunț la munca de zi cu zi și să investesc în educația mea, deși nu știam exact ce voi studia. Inițial am vrut să trec la o inginerie software mai convențională, deoarece aveam o experiență în proiectarea algoritmilor. După o lună de cercetări în ce ar trebui să mă specializez, am aflat despre marile progrese care se întâmplă în inteligența artificială. Căutând mai multe informații, am dat peste specializarea Deep Learning. Nu eram sigur cât de departe aș merge, dar după ce am urmat primul curs de specializare, am fost complet îndrăgostit. În următoarele 7 luni, am mâncat cursuri pentru micul dejun, prânz și cină.
Aceasta este o decizie importantă! Ați urmat și alte cursuri?
Am terminat specializarea Deep Learning, dar am simțit că tocmai am răzuit suprafața. Am obținut un stagiu ca inginer de învățare automată timp de câteva luni, dar am decis să mă întorc la învățare pentru a putea lucra la proiecte mai mari. Am decis să încerc următoarea specializare Matematică pentru învățarea automată. Aș fi înțeles logica din spatele conceptelor fundamentale de ML, dar nu înțelegeam prea mult din matematică. Această specializare a fost mult mai provocatoare, dar a meritat. Am început să citesc lucrări de cercetare și să le înțeleg de fapt! Am urmat și cursul Stanford Machine Learning de Andrew Ng și specializarea Big Data.
Pe lângă cursuri, ce altceva ai făcut ca parte a planului tău de învățare?
Am participat la câteva competiții Kaggle pentru a câștiga experiență lucrând la probleme mari și de ultimă generație. Chiar dacă nu am obținut un rang bun, am învățat atât de multe implementând toate cunoștințele învățate la cursuri și văzând toate conceptele reunite. În timpul primei competiții, m-am oprit și am realizat „Hei, de fapt știu ce să fac. Nu trebuie să-l caut pe Stack Overflow. Sigur, trebuie să cercetez și să experimentez, dar am învățat deja acest lucru și îl pot face. ” Aș sfătui orice începător să încerce câteva competiții de genul acesta. Aflați atât de multe despre cum să puneți în practică ceea ce ați învățat și cum să parcurgeți pașii mulți și complecși ai unui proiect ML. Cea mai bună parte este că nu ești singur, faci parte dintr-o întreagă comunitate care face provocarea alături de tine și împărtășește descoperirile și ideile lor. În timp ce făceam aceste competiții, mi-am propus să citesc cel puțin o lucrare de cercetare pe zi. Am găsit o foaie de parcurs destul de bună pentru lucrările de învățare profundă, care a parcurs cronologic principalele lucrări din principalele categorii de ML. Iată linkul. Lista a fost foarte bună când am început acum un an, dar lucrurile evoluează rapid în acest domeniu, așa că aș sugera completarea acestei liste cu lucrări principale din anii lipsă (2018-2019).