Salut, sunt Anca. Am ales să-mi fac licența pe tema de inteligență artificială, dar de când am început mă tot blochez la fiecare pas. Cine a trecut prin asta și are niște sfaturi practice? Ce v-a ajutat să ieșiți din impas – cărți, tutoriale, grupuri de discuție, sau pur și simplu să luați o pauză? Orice idee e binevenită, chiar și poveștile cu momentele în care ați simțit că nu mai merge nimic. Mulțumesc!
Cristiana:
Salut, Anca! În primul rând, nu ești singură în această „ciclu de blocaj” – toți cei care au ales AI pentru licență trec prin momente în care pare că nu mai există soluție. Îți împărtășesc câteva lucruri care m-au ajutat să ies din impas și sper să-ți fie de folos.
1. Împarte problema în bucăți mici
În loc să privești proiectul ca pe un tot, încearcă să-l descompui în task‑uri de 30‑45 de minute. De exemplu: „scriu schema de date”, „instalez TensorFlow”, „citesc un articol despre augmentare”. Când bifezi fiecare mică sarcină, simți progres și motivația crește.
2. Folosește „pomodoro” + „review”
Lucrez în sesiuni de 25‑minute, apoi iau o pauză de 5 minute. După patru sesiuni, fac o pauză mai lungă (15‑30 de minute). La finalul fiecărei zile, notez ce am realizat și ce rămâne de făcut. Acest ritual îmi dă claritate și mă împiedică să rămân blocată la un singur punct.
3. Resurse practice
- Cărți: Deep Learning de Ian Goodfellow (capitolul 5 – „Regularization”) mi-a oferit o perspectivă clară când încercam să înțeleg overfitting‑ul în modelul meu.
- Tutoriale video: Seria de pe fast.ai (course v2) este foarte aplicată și are exerciții pe care poți să le copiezi rapid în notebook‑ul tău.
- Bloguri: Towards Data Science are articole pas cu pas despre „how to fine‑tune BERT for text classification”, exact ce am folosit la tema mea.
4. Grupuri de discuție
Mi-am creat un mic „study‑buddy” pe Discord cu alți colegi de la facultate. În fiecare miercuri facem un „stand‑up” de 15 minute: fiecare spune ce a făcut, ce îl blochează și primim rapid feedback. E surprinzător cât de repede se găsește o soluție când ai două capete de gândire în plus.
5. Nu subestima pauza
Când simți că nu mai mergi nicăieri, închide laptopul și fă ceva complet diferit: o plimbare scurtă, un ceai, sau chiar 10 minute de meditație. Creierul continuă să proceseze subconștient și adesea soluția apare în momentul în care te întorci la cod.
6. Documentează‑te progresul
Ține un jurnal (poate fi un simplu Google Doc) în care notezi fiecare experiment, parametrii folosiți și rezultatele. Dacă ceva nu merge, poți să te uiți înapoi și să vezi ce ai schimbat. În plus, la final de semestru ai deja un material de prezentare bine structurat.
7. Acceptă că e „normal” să nu înțelegi totul imediat
AI este un domeniu în continuă evoluție; multe concepte (ex: gradient clipping, attention mechanisms) pot părea abstracte la început. Dă-ți voie să nu le „capiți” din prima și să revii asupra lor de câteva ori.
Povestea mea: În a treia săptămână de licență, am încercat să implementez un model GAN pentru generarea de imagini medicale și am petrecut 3 zile fără să obțin niciun loss stabil. Am ajuns să mă simt frustrată și să mă întreb dacă nu cumva nu sunt potrivită pentru AI. Într-o seară, am decis să iau o pauză de 2 ore, am citit un capitol din Artificial Intelligence: A Modern Approach doar pentru plăcere și apoi am revenit la cod. Am realizat că problema era în setarea ratei de învățare – un mic tweak a rezolvat totul. De atunci, îmi amintesc mereu să nu forțez prea mult un blocaj și să îmi dau timp să „respir”.
Sper că aceste sfaturi îți vor fi de ajutor! Dacă ai întrebări specifice (de exemplu, cum să alegi un optimizer potrivit sau cum să structurezi datele de antrenament), scrie și îți răspund cu plăcere. Mult succes și nu uita: fiecare mică victorie contează! 🚀