Andrew Ng: Advice on Getting Started in Deep Learning | AI Podcast Clips

Takeaways

• 😀 Les cours sont un moyen efficace d'apprendre les concepts de base en apprentissage automatique et en intelligence artificielle.
• 😀 Travailler sur des projets pratiques est essentiel pour renforcer les compétences acquises en cours.
• 😀 L'apprentissage est plus rapide et efficace lorsqu'on travaille avec de bonnes personnes, que ce soit dans une entreprise ou à l'université.
• 😀 Il est important de prendre de petites étapes pour progresser dans l'apprentissage de l'IA, même si les projets sont modestes au début.
• 😀 Les personnes qui réussissent souvent le font en raison de l'environnement et des équipes avec lesquelles elles travaillent.
• 😀 Le choix entre un PhD et une carrière industrielle dépend de vos objectifs professionnels : un PhD est essentiel pour une carrière académique, mais pas nécessaire pour une carrière industrielle.
• 😀 L'impact dans le domaine de l'IA peut être considérable même sans un PhD, surtout dans des entreprises de pointe ou des start-ups.
• 😀 Les entreprises devraient être transparentes sur les personnes avec qui vous allez travailler ; un manque de transparence peut être un signal d'alarme.
• 😀 La recherche de l'environnement de travail idéal est comparable à la recherche d'amis proches ou d'un partenaire de vie : cela nécessite du temps et de la réflexion.
• 😀 Lorsque vous postulez à un emploi, il est crucial de connaître les personnes avec qui vous allez travailler pour évaluer si l'environnement vous conviendra.
• 😀 La clé pour réussir dans le domaine de l'IA est de rester curieux et de pratiquer, même si les projets initiaux semblent simples.

Q & A

Pourquoi les cours sont-ils considérés comme une méthode efficace d'apprentissage dans le domaine de l'IA?

Les cours sont une manière efficace d'acquérir de nouvelles compétences car ils sont conçus pour offrir une structure d'apprentissage efficace et rapide. Ils permettent d'apprendre les bases essentielles qui servent de fondation pour des concepts plus avancés.

Quel conseil est donné aux étudiants de Stanford qui veulent se lancer directement dans la recherche?

Le conseil donné est de passer du temps à suivre des cours au début, même si cela réduit la productivité à court terme. Cela aide à poser des bases solides avant de se lancer dans des projets de recherche plus complexes.

Quelle est l'importance des projets personnels dans le développement des compétences en IA?

Les projets personnels, comme la construction de réseaux neuronaux ou d'autres projets liés à l'IA, permettent aux individus de pratiquer et de renforcer leurs compétences, ce qui est crucial pour réaliser des projets plus ambitieux à l'avenir.

Que suggère l'intervenant concernant le développement de l'IA au sein des entreprises?

L'intervenant suggère que les entreprises devraient parfois commencer par de petits projets d'IA pour apprendre et développer des compétences en interne, plutôt que de se lancer directement dans des projets gigantesques.

Faut-il absolument un doctorat pour avoir un impact dans le domaine de l'IA?

Non, un doctorat n'est pas nécessaire pour avoir un impact dans l'IA. Il existe de nombreuses autres voies, comme travailler dans des entreprises de premier plan ou rejoindre des équipes de recherche, qui peuvent offrir des opportunités similaires.

Quelles sont les options de carrière disponibles pour les professionnels de l'IA?

Les options incluent travailler dans des entreprises comme Google ou Facebook, rejoindre des équipes de recherche comme Google Brain, poursuivre une carrière académique ou créer sa propre entreprise.

Quel est l'élément le plus important dans le choix entre l'académie et l'industrie dans le domaine de l'IA?

Ce qui compte le plus, ce sont les personnes avec lesquelles vous allez interagir au quotidien, comme votre manager et vos collègues. La qualité de l'équipe avec laquelle vous travaillez a un impact majeur sur votre expérience et votre développement.

Comment les grandes entreprises influencent-elles l'expérience professionnelle dans le domaine de l'IA?

Dans les grandes entreprises, l'important n'est pas seulement le nom de l'entreprise, mais aussi les personnes avec qui vous travaillez. Une équipe compétente et motivée peut accélérer votre apprentissage et votre développement professionnel.

Quel conseil est donné concernant l'interview pour un emploi dans le domaine de l'IA?

Il est essentiel de demander à l'entreprise ou à l'université qui seront vos collègues directs et qui sera votre manager. Si l'entreprise hésite à répondre à cette question, cela peut être un signal d'alarme concernant la qualité de l'équipe.

Pourquoi est-il conseillé de ne pas se concentrer uniquement sur le prestige d'une entreprise ou d'une université?

Le prestige d'une entreprise ou d'une université ne garantit pas une bonne expérience. Ce qui compte le plus, c'est la qualité des personnes avec qui vous travaillez et leur capacité à vous aider à apprendre et à vous développer professionnellement.