Cette semaine, j'ai eu l'honneur de m'entretenir avec Petar Veličković, chercheur à et maître de conférences affilié à l'Université de Cambridge. Dans cette discussion captivante, Petar partage des informations sur son parcours universitaire, sa transition vers l'apprentissage automatique, la valeur de poursuivre un doctorat dans le domaine, et bien plus encore, y compris la construction de l'algorithme de prédiction du temps de trajet de Map ! DeepMind Google Le voyage de Petar a commencé en Serbie, où il a fréquenté un lycée axé sur les mathématiques. Avec un programme axé sur les mathématiques, l'informatique et la physique, il a développé une base solide dans ces matières. Plus tard, il a poursuivi ses études de premier cycle en informatique et son doctorat en apprentissage automatique à l'Université de Cambridge. L'intérêt initial de Petar était la programmation, en particulier les algorithmes classiques et la programmation compétitive. Cependant, à travers son parcours universitaire, il a découvert sa passion pour la recherche. Un stage en génie logiciel l'a aidé à réaliser que la recherche lui permettait de s'attaquer à des problèmes non résolus et d'apporter des contributions novatrices. Cette réalisation l'a amené à explorer des stages axés sur la recherche et, finalement, à poursuivre un doctorat en apprentissage automatique. Au cours de son doctorat, Petar a saisi l'opportunité de se plonger profondément dans la recherche et de repousser les limites de son domaine. Il souligne qu'un doctorat réussi va au-delà de devenir un expert dans un domaine spécifique - il enseigne l'adaptabilité et la capacité d'explorer de nouvelles directions. Il souligne également l'importance du réseautage, de la collaboration et des liens durables qu'il a tissés au cours de ses études doctorales. Abordant le souci de la spécialisation, Petar souligne qu'un doctorat ne limite pas les perspectives d'avenir. Il sert de ticket d'entrée, démontrant la capacité à persister et à créer un travail vers un objectif de recherche. Il souligne que les tendances de la recherche changent rapidement et qu'un doctorat donne aux individus les compétences nécessaires pour s'adapter et explorer diverses avenues. De plus, Petar démystifie l'idée fausse selon laquelle un doctorat est une exigence pour exceller dans l'industrie. Bien qu'un doctorat offre une expérience précieuse aux chercheurs scientifiques, aux ingénieurs et à d'autres rôles similaires, il n'est pas nécessaire pour tout le monde. Le domaine de l'IA accueille des personnes d'horizons et d'expériences divers. Avec la faible barrière à l'entrée et la disponibilité de connaissances spécialisées, on peut s'engager dans des recherches de pointe sans apprentissage machine formel ni formation en informatique. en apprentissage automatique Petar Veličković fournit des informations précieuses sur son parcours universitaire, la nature transformatrice d'un doctorat et l'évolution du paysage de la recherche en IA. Ses expériences sont une source d'inspiration pour les chercheurs en herbe, démontrant l'importance de la curiosité, de l'adaptabilité et de la recherche de solutions innovantes. Pour approfondir vos connaissances et vos connaissances, assurez-vous d'écouter l'intégralité de l'interview de Petar Veličković sur , ou . Spotify Apple Podcasts YouTube Explorez le parcours fascinant de Petar et approfondissez votre compréhension du monde de la recherche en IA dans une entreprise aussi formidable que Deepmind. Découvrez les défis auxquels il a été confronté, les découvertes qu'il a faites et l'impact qu'il envisage pour l'avenir (par exemple AGI !). Voir la vidéo https://youtu.be/l2cj0-HTCC4?embedable=true&transcript=true
