OpenAI Scholars 2021: lõplikud projektid

Minu nõuanne neile, kes alustavad süvaõppe uurimisega, on võtta aega, et mõista fundamentaalsete paberite teadmisi ja meeles pidada, et valdkond on veel suhteliselt uus. Üksikisikutel on palju ruumi mõju avaldamiseks.

Kui saate, võtke paar kuud, et 2019. aasta hoolikalt läbi töötada fast.ai kursus (1. ja 2. osa), Andrew Ngi süvaõppe kursus Coursera kohta, David Silveri RL kursusja Spinning Up in Deep RL. Kui sul pole statistikaalast tausta, oleks kasulik ka sellele kindlama vundamendi loomine. See annab teile edumaa produktiivse uurimistöö õppimisel, kuna peate kulutama vähem aega põhikontseptsioonide õppimisele. Lisaks, kui te pole seda veel teinud, proovige mõned paberid pytorchis nullist juurutada. Valige vanad dokumendid, millel on olemasolevad rakendused, et saaksite nendele rakendustele viidata, kui jänni jääte. Vaadake, kas saate paberit täiustada, rakendades mõne hilisema paberi ideed. See protsess annab teile parema ülevaate DL-uuringute tegemisest.

COVID-19 ajal karjäärimuutuses navigeerimine oli hirmutav, kuid see programm lõi mulle ideaalse keskkonna õppimiseks, praktiliste kogemuste saamiseks ja valdkonnas orienteerumiseks. Arutelud oma mentori ja teistega OpenAI-s paljastasid mulle asjatundlikke arusaamu ja intuitsiooni, mida õpikust ei leia. Kõige olulisem asi, mille ma avastasin, oli aga see, kui väga ma armastan tehisintellektiuuringuid teha. Plaanin oma karjääri selles suunas jätkata.

Minu nõuanne inimestele, kes soovivad liituda: tehke avatud lähtekoodiga projekte! Leidke kõige lihtsam huvitav idee, mida saate välja mõelda, ja ehitage see üles!

Programm Scholars on andnud mulle kindlustunde sügava õppimise huvi ja uurimistöö uute teede poole püüdlemiseks ning pädevuse suurendamiseks, et saaksin tegutseda suurema selguse, tõhususe ja eetilise küpsusega. Samuti on see taaskäivitanud varjatud uurimishuvi, mida loodan ka tulevikus kasvatada.

Tulin programmi väheste huvidega (arutlusvõime, kompositsioonilisus, multimodaalne). Minu mentor aitas mind palju nende huvide kristalliseerimisel konkreetseteks uurimisküsimusteks ja ettepanekuteks. Uurisime mitut suunda ja jätkasime kordamist, kuni nägime midagi paljulubavat. Protsess oli intensiivne, kuid õppetunnid olid seda pingutust väärt.

Programm Scholars andis mulle võimaluse uurida palju erinevaid ideid ML ja süvaõppe vallas, alates "klassikalistest" asjadest, nagu CNN-id ja RNN-id, kuni uuemate trafovariantide kompromisside mõistmiseni. Võimalus OpenAI teadlastega vestelda pani mind mõistma, et tehisintellekti uurimise eesliinid on väga kättesaadavad. Algselt tahtsin teada saada praegusest tehnikatasemest, kuid viimastel kuudel siin viibimine on andnud mulle mõista, et saan anda tähendusrikka panuse süvaõppe ja tehisintellekti olukorra edendamisse. OpenAI-s viibimine on pannud mind palju mõtlema meie loodud mudelite mõjule ja viisidele, kuidas selliseid mudeleid maailmale pakkuda, minimeerides samal ajal võimalikku kahju.

Pärast programmiga liitumist on minu vaatenurgast kõik muutunud. Maailmas on väga vähe ettevõtteid ja asutusi, mis kasutavad masinõpet ulatuslikult ja omavad nägemust, kuhu ML/AI valdkond liigub. Veelgi vähem on võimalusi neile, kellel pole teadustöö kogemust ja kõrgharidust, rääkimata alaesindatud rühmadele keskendunud programmist. Ainuüksi selle programmiga liitumise tähtsus ajal, mil tööstus avastab GPT3 potentsiaali, on muutnud minu nägemust sellest, mida tehnoloogia tulevik pakub ja milline võiks olla minu koht selles. Ma arvan, et inimesed eeldavad, et teil on tehisintellekti õppimiseks vaja tehnilist kraadi, kuid ma olin lihtsalt tuleviku suhtes uudishimulik ja tahtsin selle ehitamises osaleda.

Valdkonna uustulnukatel soovitaksin aeglaselt läbi astuda tuntud algoritmide puhtast avatud lähtekoodiga teostusest, lugedes samal ajal nende teoreetilist alust. Proovige kujundusega sageli katsetada. Fast.ai ja Andrew Ngi kursused on reisi jaoks suurepärased vahendid.