150 dias para experiências e conquistas no mundo real.

Este vai ser um passeio , então esteja pronto para se sentir desconfortável! (Sowwy)

Estou trazendo a você meu roteiro pessoal com os recursos escolhidos a dedo que segui/afirmo. Além disso, infundida é minha história de graduação desde o início como um iniciante absoluto até um incrível estágio de pesquisa no exterior em DL/AI.

☣ AVISO LEGAL:

ESTE roteiro é baseado nos seguintes princípios pessoais:

1. APRENDA SOB DEMANDA. Não consuma MOOCS, livros e tutoriais. Não adianta nos sobrecarregarmos com tanta informação e conhecimento que não vamos usar ou aplicar. Suje-se com projetos práticos o mais rápido possível.
2. SEJA PERSISTENTE: Somos engenheiros! Nós descobrimos.
3. Tome a iniciativa, MOVA-SE rápido e EXECUTE violentamente.
4. ESCOLHA MENTORES com muito cuidado.

Fase — 1: Noções básicas de implementação (40 dias)

☕ Minha história:

Primeiro ano no IIT Mandi…

Processo de pensamento de cada mortal são (incluindo o meu) :

Descubra o básico Construa bases teóricas sólidas para um conhecimento prático Obtenha ideias e bons projetos Obtenha experiência no mundo real.

☝ é LIXO ABSOLUTO!

Estou fazendo essa afirmação após 3 anos de pesquisa em Visão Computacional e IA

Felizmente, meu supervisor de pesquisa (e primeiro professor mentor) me colocou ao lado de um aluno de mestrado para trabalhar em um projeto de CV/DL, mesmo quando eu não sabia nada sobre ML.

Eu acabei bem … Então,

Processo de “ação” do novo (insano)-mortal:

Comece o trabalho antes de tê-lo!

“Mas Aryannnnnnn?? O que isso significa mesmo????”

• Se você está na universidade; chame todo e qualquer professor para trabalhar com eles em um de seus projetos em andamento .
• Se você estiver em um emprego não relacionado/desempregado, entre em contato com equipes de ML, engenheiros de ML ou saia e encontre trabalho relacionado a ML para colaborar !
• Pelo amor de Deus, encontre trabalho freelance, veja as descrições de trabalho para as quais você não está qualificado, mas acha que são legais - comece a construir esses projetos por conta própria.

Encontrar e começar um projeto. Preferencialmente Contínuo.

Agora vem o material adicional, mas obrigatório , que você fará enquanto procura/trabalha no projeto principal do qual falamos acima:

1. learnpytorch.io : um excelente recurso para fornecer uma amostra do ciclo de vida completo de um projeto de ML, replicação de papel e implantação de modelo. Além disso, use todos os recursos extras, se puder!

IMPORTANTE : Faça todos os exercícios do capítulo! A leitura não ajudará em nada.

2. Um pouco sobre GPUs. É sempre bom saber em que hardware você está rodando toda essa grandiosidade . Eu recomendaria os primeiros vídeos da lista de reprodução : Fundamentals of GPU Architecture de CoffeeBeforeArch.

IMPORTANTE : Vasculhe a internet em busca de diferentes tipos de GPUs, suas especificações, custos, como programá-los etc. MAS NÃO perca muito tempo com essa parte. (~0,5 horas/dia é mais que suficiente)

Fase — 2: Fundações (40 dias)

Até agora você deve estar trabalhando positivamente em um projeto ❗

☕ Minha história: comecei a dedicar ao projeto cerca de 8 horas como um 8–5 e usei as horas restantes para as coisas adicionais e obrigatórias. Eu tive o luxo de ser um graduado!

No entanto, nesta fase, comecei a lidar com um texto um pouco mais complicado. Aqui está o que eu fiz enquanto trabalhava incansavelmente no projeto principal:

1. Aprendizado Profundo Desnatado por Ian Goodfellow. No entanto, eu recomendaria o livro gratuito e provavelmente um dos mais incríveis da web: Dive Into Deep Learning . Não espreite. Devore-o.
2. Sua segunda e principal tarefa: Explorar as seguintes áreas : Visão Computacional (duhh), Processamento de Linguagem Natural, Aprendizagem por Reforço, Aprendizagem de Áudio e Fala e Sistemas de Recomendação/Experiência do Cliente. Em seguida, selecione uma área que mais lhe interessa e escolha o livro mais recente e prático sobre ela.

OBRIGATÓRIO: Execute as etapas 1 e 2 simultaneamente para obter melhores resultados e insights.

☕ Minha história: Peguei Visão Computacional como minha área de especialização (a mesma do meu projeto principal) e peguei o livro: Visão Computacional: Uma Abordagem Moderna para me divertir junto com um curso prático e presencial de Otimização Convexa ministrado em IIT Mandi. Tempos super agitados e desafiadores em comparação com o que meu eu mais jovem havia experimentado antes. Adorei por dentro!

Dica profissional:

Registre / registre o que você sente sobre a jornada para descobrir se deseja fazer isso ou não!

Enfim, esses são os OBJETIVOS PRINCIPAIS da fase 2:

Primário: Comece a dedicar mais tempo ao projeto principal!

Secundário: Selecione uma área de especialização após pesquisa e considerações completas.

Terciário : aprenda sobre sua especialização e aprendizado profundo ao mesmo tempo com os recursos mencionados acima.

Fase — 3: Essenciais (40 dias)

Se as 2 fases acima forem super bem feitas, segure seus cavalos!

Você ainda não está pronto. No entanto …

VOCÊ DEVE começar a pesquisar oportunidades e CANDIDATAR- SE.

Aqui está um bom recurso para alunos de graduação que desejam fazer estágios de pesquisa no exterior.

Se você tiver a oportunidade, Ei! Parabéns pela sua primeira conquista! Compartilhe sua conquista comigo aqui !

• > Continue lendo para que você possa aproveitar essa experiência e construir um bom relacionamento.

• > Continue lendo para se preparar para grandes resultados à frente!

Entrevistador : Adoramos sua iniciativa, motivação e a experiência que você já tem, mas você precisa de mais especialização para esta função…

Diga menos…

Descobri que também precisava de algum tipo de especialização em aprendizado profundo.

Esta fase pode parecer uma busca inútil, mas confie em si mesmo e cumpra-a.

As implicações deste são bem simples:

Selecione as arquiteturas (e conjuntos de dados) com base nas descrições dos projetos que você pesquisou nas oportunidades para as quais está se candidatando ou realmente deseja. Implementá-los a partir de seus trabalhos de pesquisa. Basicamente , replicação de papel.

Foxly-Advice: Vá além das CNNs, por favor, elas são bons blocos de construção, mas não vão eliminar a concorrência para você.

Continuar o projeto principal também! Não deixe até conseguir uma publicação (se puder).

Ponha a mão na massa com estes recursos também:

1. MLOps : Este é o sucessor do DevOps, mas para Machine Learning! Uma habilidade super útil para se ter.
2. MUST : Introdução às entrevistas de ML por Chip Huyen . Às vezes você tem que engolir e fazer de qualquer maneira, hein? Não com este livro. Na verdade é super legal!

Este é o meu favorito porque é onde você perde sua “virgindade de estudante” e se torna um engenheiro/cientista de ML do mundo real ou qualquer rótulo que você goste. Aqui, você não ficará mais restrito a ambientes de aprendizado estruturados e o mundo é seu para ser conquistado.

Portanto, RfW ou Pronto para a Guerra!

Então, agora você é um cão,

Com fome desses objetivos:

1. Dirigindo seu projeto principal para conclusão/publicação.

2. Garantir estágios, empregos e outras oportunidades.

3. Desenvolver um hábito de leitura de artigos de pesquisa.

4. Aprender os últimos desenvolvimentos em seu campo.

Os objetivos 1 e 2 são exclusivamente suas responsabilidades de se inscrever, entrevistar e ser selecionado. Se precisar de ajuda ou quiser compartilhar suas conquistas, entre em contato comigo no LinkedIn ! :)

No entanto, para atingir a meta 3, você deve desenvolver uma estratégia de leitura de artigos de pesquisa e um cronograma ininterrupto.

> Minha estratégia de leitura ocuparia outro post inteiro. Então até lá…

De qualquer forma, alguns artigos de pesquisa essenciais (e fáceis) que você já deve ter encontrado ou deveria considerar começar são: AlexNet, U-Net, ResNets, GANs (2014), Attention is All You Need, etc.

Depois desses, é sua responsabilidade se interessar e continuar lendo novos e mais complicados trabalhos de pesquisa!

NOTA: Minha opinião pode ser tendenciosa em relação aos artigos relacionados à visão computacional.

Agora, alguns conselhos mais inteligentes para superar sua concorrência e atingir o objetivo 4 para esta fase:

• Configure sua conta no Twitter e siga os principais pesquisadores, educadores, professores e empresas como openAI, Google Brain etc. — Gosto de passar de 30 a 40 minutos analisando novas pesquisas publicadas diariamente.
• Esteja sempre atento a professores que contratam por meio de plataformas como Twitter, LinkedIn etc. Pode ser uma oportunidade ideal para aproveitar.
• Os memes também manterão as coisas mundanas empolgantes... espero

Esta postagem também marca o início das postagens em duas sublinhagens:

1. Subsérie de Fundamentos e Aplicações : Abrange princípios, fundamentos, aplicações, projetos, etc.

2. Subsérie DL-Paper ( pronuncia-se Dell-Pepper ): Isso abrangerá um exame minucioso e explicação de um trabalho de pesquisa toda semana. (Vou tentar o meu melhor para replicar o papel também! )

Portanto, fiquem atentos e colados senhoras e senhores!

Espero que este roteiro tenha ajudado você!

Considere seguir-me para obter conteúdo mais valioso sobre pesquisa, visão computacional e IA.

Até a próxima… ❤️