Як підкорити вершину AI: Дорожня карта до конференцій та успішної кар’єри

Шлях до вершини AI: Як опублікуватись на начебто, топовій конференції (і не тільки)

Привіт, друзі, типу того. Я – Кейсі Байт, і сьогодні ми зануримось у світ академічного AI, а саме в те, як потрапити на найкрутіші конференції, як-от ACL, яка згадується у відео. Це відео від чудового хлопця (вибачте, забув його ім’я, але пам’ятаю, як він круто все розповів! ), який пройшов цей шлях сам, і ми розберемо його досвід, щоб ви теж могли мріяти про неймовірну кар’єру в штучному інтелекті.

Основи: Чому конференції – це важливо (і як їх здолати)

Якщо ви, як і я, мрієте створювати AI, який змінює світ, то ви, напевно, чули про такі місця, як DeepMind, Google Brain, Meta – місця, де народжуються майбутні технології. І ось що: якщо ви хочете там працювати дослідником, вам знадобиться щось більше, ніж диплом. Вам знадобляться публікації на топових AI-конференціях. Це як неписаний дивіться, закон, особливо для PhD та хочете увійти у світ AI-досліджень? Ось як хлопець з відео пройшов цей шлях! Дивно,

Ключові моменти відео, які ми розберемо:

.
• Ранній старт: Як почати ще студентом, щоб підготуватись до успіху.
• Перший досвід: Важливість роботи в AI-клубах та з науковими керівниками. Чесно кажучи, фактично,
• Літня програма: Як отримати цінний досвід та навички.
• Конференції: розумієте, Знайомство з експертами та розширення мережі контактів.
• Реальні результати: Публікація на престижній конференції ACL 2024.
• Висновки: Основні поради для тих, хто прагне досягнути успіху.
• Бонус: Знання стають корисними не лише в академії. Дивно,

З чого все почалось? Шлях студента-першокурсника

Наш герой, коли вступив на перший. Курс з комп’ютерних наук, занурився у світ AI. Хоча до шаленства навколо ChatGPT було ще далеко, AI вже був гарячою темою. Безумовно, його друг познайомив його з AI-клубом. Ось де все й почалося.

скажімо,
• AI-клуб: Тут він здобув свій перший досвід.
• Робота з науковим керівником: Разом зі студентами та науковим керівником. Безумовно, опублікували аж два наукові статті в журналах з AI в медицині.
• Діагностика раку легень: Працювали над виявленням та аналізом зображень раку легень.
• Радіогеноміка: Досліджували дані пацієнтів та їх генетичні характеристики.
• Перший досвід: Ось де він зрозумів, як працює AI-дослідження. Звичайно,

Це дало йому можливість дізнатись про:

• Форматування наукових статей;
• Процес публікації (і всі його труднощі);
• Як виглядає академічна кар’єра.

Літня програма: Занурення в науку на повну

Далі головний. Герой скористався дослідженнями з AI-клубу, щоб потрапити в літню дослідницьку програму.

• Фінансовий бачите, аналіз: Працював з професором фінансів, який потребував досвіду в AI.
• Повний робочий день: Дізнався про роботу дослідника із середини.
• Технічні навички: Вивчив розумієте, як досліджувати фінансові звіти, працювати з TensorFlow та іншими бібліотеками Python.
• Доповідь на конференції: Підготував дослідницький постер, який представив на конференціях Гарварду та Єлю.
• Навчання припустимо, з ну, нуля: Освоїв багато нових речей, десь так.

Конференції Гарварду та Єлю – не лише красиві місця

Отримав фінансування від університету для поїздки на конференції! Круто!

• Вивчив математику та фізику: Для розуміння процесу дослідження.
• Зустрів друзів: Познайомився з розумними людьми.
• Розвинув впевненість: Публікація подарувала йому впевненість – і він написав професору з Університету, відомому своїми публікаціями на топових конференціях.

Практика: Співпраця з експертом AI

Завдяки попереднім статтям та демонстраціям тобто, на конференціях, він наважився написати електронного листа відомому професору AI, його зацікавили, і він отримав можливість займатися дослідженнями part-time під постійним керівництвом професора.

• Робота з PhD студентом: Навчився математики та рівнянь, що лежали в основі досліджень. Безумовно,
• GPU: Дізнався, як правильно керувати ресурсами та налаштовувати експерименти з Hugging Face, Weights & Biases та іншими інструментами. Справа в тому, що насправді,
• NLP: Освоїв бібліотеки NLP в Python.
• Entropy: Зацікавився ентропією токенів і речень – джерелом натхнення для його власної метрики невизначеності.

ACL 2024: Досягнення мрії

Через два “ні” (rejections) нарешті потрапив на ACL 2024. Очевидно, успіх хоча бачив інші чудові статі з LLM, якось так. Фактично,

У його історії також був досвід наукової роботи в Brown University – над створенням діаграм за допомогою LLM. Але це вже інша історія.

Узагальнення: 4 основні уроки від практикуючого дослідника

Він не став дослідником, але ці знання дуже корисні для нього в майбутньому. Отже, ось чотири головні уявіть собі, висновки, які зроблені дослідником після. Цього досвіду:

1. Працюйте з професорами, які публікуються на найкращих конференціях.
   • Це важливо. Так у вас буде ментор, який знає, як досягти успіху.
   • Зв’язатися з ними може бути складно, але можливо.
   • Він витратив близько двох років свого часу, читючи. Про AI, щоб набратись досвіду і зрештою написати професору.
2. Майте досвід, демонструйте свої вміння.
   • Попередні публікації, презентації роблять ваші електронні листи більш вагомими. Безумовно,
   • Це показує, що ви вже маєте певний досвід.
3. Академія – це не швидка дорога.
   • Попри те, що статті з LLM публікуються щодня, офіційна публікація займає від кількох місяців.
   • Проте значить, все ж, в індустрії все відбувається швидше, в такому дусі.
4. Розуміння суті досліджень. Фактично,
   • Дослідження – для тих, хто любить створювати знання для самих знань.
   • Він вважає, що йому більше подобається застосовувати знання на практиці.

   слухайте,

   • Висновок: він людина, яка любить вирішувати бізнес проблеми.

Застосування знань в реальному світі

Не дивлячись на. Свій академічний досвід, герой має намір застосувати свої знання в іншій сфері.

• Мотивація: Йому подобається бачити, як його рішення принесуть користь.
• Перетин академії та індустрії: AI – це поле, де ці два світи тісно переплітаються. Щоб було скажімо, ясно, фактично,

Підведемо підсумки: Що потрібно, щоб. Потрапити на топову конференцію

• Досвід – це ключ. Публікації, презентації, технічні навички – все це дає впевненість у собі та відкриває двері.
• Збирайте досвід, де можете хоча дослідницькі програми, лабораторії. Дивно,
• Не бійтесь писати професорам тому якщо ви маєте щось запропонувати.
• Пам’ятайте слухайте, про цінність мрії бо воно того варте! Цікаво,

Висновки для тих, хто хоче досягнути. Успіху:

• Шукайте можливості:
  • Працюйте в AI-клубах. Простіше кажучи,
  • Беріть участь у дослідницьких програмах.
  • Спробуйте стажуватися в лабораторіях.
• Розвивайте припустимо, навички:
  • Вивчайте математику та програмування.
  • Опановуйте інструменти та бібліотеки (TensorFlow, Python). Справа в тому, що
• Створюйте мережу контактів:
  • Відвідуйте конференції.
  • Знайомтесь з експертами.
  • Спілкуйтеся з іншими дослідниками.
• Не здавайтесь:
  • Публікація потребує часу та зусиль.
  • Будьте наполегливими проте
  • Вчіться на невдах. Безумовно,

Бонус: Додаткові поради

• Він також зробив відео про те, як потрапити в Лігу Плюща без відвідування: Все про шаблони для електронних листів та корисні поради.
• Слідкуйте за його каналом: Там багато цікавих AI-проєктів.

І, звісно, не забудьте підписатися на мене, Кейсі Байта, щоб дізнаватись більше про AI та інші технологічні новинки. До зустрічі в наступній статті!