AI研究のための羅針盤#4

研究のための勉強

AIの研究は時間がかかるし頭と体の全てが疲れる
結果、何もしなくなる

研究するだけのマシーンと化す


そんな時でも、
個人的に続けててよかったことは、
新しい論文を読むここと、
実装して自分の技術的な手札を増やすこと

結局、研究のみやってると自分の手札で対応するだけだから、
自分の外側にある知識に触れることはない

結果、知識が頭打ちになる

AI系の研究をしている人ほど、
他の類似しない研究情報をキャッチする人は少ない

CNN系の研究者で、
RNN系の最新動向にめちゃくちゃ詳しい人は少ない

他の技術領域からアイディアが浮かぶ時があるからあながちバカにできない

AIの研究キャリアを歩み始めた人へ

オススメの勉強方法として、
論文情報から構造を実装し、
その実装が付随しているソースコードとどのくらい異なるのかを確認する方法

正直、
最初の研究キャリアの始まりの3ヶ月くらいはこれを死ぬ気でやると
その後、キャリアのなかで技術的なことが楽になる

後、AI研究の軌跡が追えるから感覚もつかめる

これやってると、センスいいって言われがち

俺に

後、1でも行ったが、
論文をクリティカルにみる訓練もお忘れなく

では、バイバイきん

https://note.com/aiojisan_dm/n/n4fa31f3ec50e