Una entrevista con el creador del algoritmo de predicción de tiempo de Google Map

Esta semana tuve el honor de hablar con Petar Veličković, científico investigador de DeepMind y profesor asociado de la Universidad de Cambridge. En esta cautivadora discusión, Petar comparte información sobre su formación académica, su transición al aprendizaje automático, el valor de obtener un doctorado en el campo y mucho más, ¡incluida la creación del algoritmo de predicción del tiempo de viaje de Google Map!

El viaje de Petar comenzó en Serbia, donde asistió a una escuela secundaria orientada a las matemáticas. Con un plan de estudios centrado en matemáticas, informática y física, desarrolló una base sólida en estas materias. Más tarde, obtuvo su licenciatura en informática y su doctorado en aprendizaje automático en la Universidad de Cambridge.

El interés inicial de Petar estaba en la programación, particularmente en los algoritmos clásicos y la programación competitiva. Sin embargo, a través de su recorrido académico, descubrió su pasión por la investigación. Una pasantía en ingeniería de software lo ayudó a darse cuenta de que la investigación le permitía abordar problemas no resueltos y hacer contribuciones innovadoras. Esta comprensión lo llevó a explorar pasantías orientadas a la investigación y, en última instancia, a obtener un doctorado en aprendizaje automático.

Durante su doctorado, Petar aprovechó la oportunidad de profundizar en la investigación y ampliar los límites de su campo. Él enfatiza que un doctorado exitoso va más allá de convertirse en un experto en un área específica: enseña adaptabilidad y la capacidad de explorar nuevas direcciones. También destaca la importancia de la creación de redes, la colaboración y las conexiones duraderas que hizo durante sus estudios de doctorado.

Al abordar la preocupación de la especialización, Petar enfatiza que un doctorado no limita las perspectivas de futuro. Sirve como un boleto de entrada, demostrando la capacidad de persistir y crear trabajo hacia un objetivo de investigación. Él enfatiza que las tendencias de investigación cambian rápidamente y un doctorado equipa a las personas con las habilidades para adaptarse y explorar varias vías.

Además, Petar desacredita la idea errónea de que un doctorado es un requisito para sobresalir en la industria. Si bien un doctorado ofrece una experiencia valiosa para los científicos investigadores, los ingenieros de aprendizaje automático y otros roles similares, no es necesario para todos. El campo de la IA da la bienvenida a personas de diversos orígenes y experiencias. Con la baja barrera de entrada y la disponibilidad de conocimiento especializado, uno puede participar en una investigación de vanguardia sin el aprendizaje formal de máquinas o la educación en informática.

Petar Veličković brinda información valiosa sobre su trayectoria académica, la naturaleza transformadora de un doctorado y el panorama en evolución de la investigación en IA. Sus experiencias sirven de inspiración para los aspirantes a investigadores, mostrando la importancia de la curiosidad, la adaptabilidad y la búsqueda de soluciones innovadoras. Para obtener más conocimientos y perspectivas, asegúrese de escuchar la entrevista completa con Petar Veličković en Spotify , Apple Podcasts o .

Explora el fascinante camino de Petar y obtén una comprensión más profunda del mundo de la investigación de la IA en una gran empresa como Deepmind. Descubra los desafíos que enfrentó, los descubrimientos que hizo y el impacto que prevé para el futuro (por ejemplo, AGI).

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