इस सप्ताह मुझे के शोध वैज्ञानिक और कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के संबद्ध व्याख्याता पेटार वेलिकोविक के साथ बात करने का सम्मान मिला। इस आकर्षक चर्चा में, पेटार ने अपनी शैक्षणिक पृष्ठभूमि, मशीन लर्निंग में अपने परिवर्तन, क्षेत्र में पीएचडी करने के महत्व और मानचित्र के यात्रा समय पूर्वानुमान एल्गोरिदम के निर्माण सहित और भी बहुत कुछ के बारे में जानकारी साझा की है! डीपमाइंड Google पेटार की यात्रा सर्बिया में शुरू हुई, जहाँ उन्होंने गणित-उन्मुख हाई स्कूल में पढ़ाई की। गणित, कंप्यूटर विज्ञान और भौतिकी पर केंद्रित पाठ्यक्रम के साथ, उन्होंने इन विषयों में एक मजबूत आधार विकसित किया। बाद में, उन्होंने कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक की डिग्री और मशीन लर्निंग में पीएचडी की। पेटार की प्रारंभिक रुचि प्रोग्रामिंग, विशेष रूप से शास्त्रीय एल्गोरिदम और प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग में थी। हालाँकि, अपनी शैक्षणिक यात्रा के माध्यम से, उन्होंने अनुसंधान के प्रति अपने जुनून का पता लगाया। एक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग इंटर्नशिप ने उन्हें यह एहसास दिलाने में मदद की कि अनुसंधान ने उन्हें अनसुलझी समस्याओं से निपटने और नवीन योगदान देने की अनुमति दी है। इस अहसास ने उन्हें अनुसंधान-उन्मुख इंटर्नशिप का पता लगाने और अंततः मशीन लर्निंग में पीएचडी करने के लिए प्रेरित किया। अपनी पीएचडी के दौरान, पेटार को अनुसंधान में गहराई से उतरने और अपने क्षेत्र की सीमाओं को आगे बढ़ाने का अवसर मिला। वह इस बात पर जोर देते हैं कि एक सफल पीएचडी एक विशिष्ट क्षेत्र में विशेषज्ञ बनने से कहीं आगे जाती है - यह अनुकूलनशीलता और नई दिशाओं का पता लगाने की क्षमता सिखाती है। उन्होंने अपने डॉक्टरेट अध्ययन के दौरान नेटवर्किंग, सहयोग और बनाए गए स्थायी संबंधों के महत्व पर भी प्रकाश डाला। विशेषज्ञता की चिंता को संबोधित करते हुए, पेटार इस बात पर जोर देते हैं कि पीएचडी किसी की भविष्य की संभावनाओं को सीमित नहीं करती है। यह एक प्रवेश टिकट के रूप में कार्य करता है, जो एक शोध उद्देश्य की दिशा में काम जारी रखने और बनाने की क्षमता का प्रदर्शन करता है। वह इस बात पर जोर देते हैं कि अनुसंधान के रुझान तेजी से बदलते हैं, और पीएचडी व्यक्तियों को विभिन्न तरीकों को अपनाने और तलाशने के कौशल से लैस करता है। इसके अलावा, पेटार ने इस गलत धारणा को खारिज कर दिया कि उद्योग में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए पीएचडी एक आवश्यकता है। जबकि पीएचडी अनुसंधान वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और अन्य समान भूमिकाओं के लिए मूल्यवान अनुभव प्रदान करता है, यह हर किसी के लिए आवश्यक नहीं है। एआई का क्षेत्र विविध पृष्ठभूमि और अनुभव वाले व्यक्तियों का स्वागत करता है। प्रवेश में कम बाधा और विशेष ज्ञान की उपलब्धता के साथ, कोई भी औपचारिक मशीन लर्निंग या कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा के बिना अत्याधुनिक अनुसंधान में संलग्न हो सकता है। मशीन लर्निंग पेटार वेलिस्कोविक अपनी शैक्षणिक यात्रा, पीएचडी की परिवर्तनकारी प्रकृति और एआई अनुसंधान के विकसित परिदृश्य में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। उनके अनुभव महत्वाकांक्षी शोधकर्ताओं के लिए प्रेरणा के रूप में काम करते हैं, जो जिज्ञासा, अनुकूलनशीलता और नवीन समाधानों की खोज के महत्व को दर्शाते हैं। अधिक ज्ञान और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए, , , या पर Petar Veličković के साथ पूरा साक्षात्कार अवश्य सुनें। Spotify Apple Podcasts YouTube पेटार के आकर्षक पथ का अन्वेषण करें और डीपमाइंड जैसी महान कंपनी में एआई अनुसंधान की दुनिया की गहरी समझ हासिल करें। उन चुनौतियों का पता लगाएं जिनका उन्होंने सामना किया, जो खोजें कीं, और भविष्य के लिए उन्होंने जो प्रभाव की कल्पना की है (उदाहरण के लिए एजीआई!)। वह वीडियो देखें https://youtu.be/l2cj0-HTCC4?embedable=true&transscript=true
