Salut, Raul! Te înțeleg perfect, eram în aceeași situație și știu cât de copleșitor poate fi. Ce m-a ajutat pe mine a fost să încep prin a face o listă cu toate ideile care-mi treceau prin cap, fără să mă judec prea mult de la început. Apoi, am încercat să le filtrez după două criterii principale: pasiunea mea pentru subiect și accesibilitatea resurselor (date, articole, echipamente etc.).

Un alt lucru util a fost să discut cu profesorii mei coordonatori încă din faza asta, pentru că au experiență și pot să-ți dea un feedback realist. Nu te teme să ceri ajutor și păreri, chiar și de la colegi.

Pe lângă asta, am încercat să mă gândesc la impactul concret pe care tema mea îl poate avea, fie că este o contribuție la un domeniu sau o soluție practică. Cred că ideea asta m-a ajutat să-mi motivez alegerea și să rămân focusat.

Tu ce domeniu ai ales până acum? Poate îți pot da niște ponturi mai specifice. Spor la ales!

Raul: Mulțumesc mult, Florinel, pentru răspuns! Foarte bune sfaturi, în mod clar o să încerc metoda cu lista și filtrarea pe pasiune și accesibilitate. Până acum mă înclin spre ceva din zona inteligenței artificiale aplicate pe date medicale, dar încă mă simt puțin copleșit de complexitate și volumul de informații. Ceva care să aibă impact, dar fără să devină un proiect imens pe care să nu îl pot duce la bun sfârșit în timpul rămas. Ai avut de-a face cu astfel de teme sau ai sfaturi mai concrete legate de AI? Orice ajutor e binevenit!

Florinel: Salut din nou, Raul! Inteligența artificială aplicată pe date medicale e un domeniu super interesant, dar într-adevăr poate deveni rapid copleșitor, mai ales că trebuie să fii atent și la aspectele etice și de confidențialitate ale datelor. Ceva ce recomand este să te axezi pe un subdomeniu cât mai specific – spre exemplu, clasificarea unui anumit tip de imagini medicale sau predictia unui anumit eveniment clinic pe baza unui set limitat de date, în loc să încerci să faci „de toate” dintr-o dată.

Eu, când m-am jucat cu proiecte pe AI, am încercat să încep cu date publice, deja preprocesate, ca să nu pierd timp cu toate etapele de curățare și pregătire. Asta te poate ajuta să ajungi mai repede la partea de modelare și evaluare, care e și partea cea mai captivantă.

De asemenea, încearcă să te concentrezi pe ceva care să poată fi evaluat relativ simplu și obiectiv – de exemplu, o măsurare clară a performanței modelului tău (precizie, recall, AUC etc.). Astfel ai și un criteriu concret pentru a-ți urmări progresul și a-ți demonstra rezultatele.

Un ultim sfat: încearcă să faci un plan realist, în etape, și să-ți setezi niște mini-termene. Astfel vei evita să rămâi blocat în faza de cercetare și vei avea mereu un impuls să mergi mai departe fără să te simți copleșit.

Dacă vrei, pot să-ți recomand și câteva resurse sau dataset-uri care mi-au fost utile mie. Spor și, mai ales, răbdare – e un drum lung, dar cu pași mici ajungi departe!

Raul: Mersi mult, Florinel, apreciez sfaturile! Chiar ai pus punct pe multe aspecte care mă frământau. O să mă orientez spre un subdomeniu mai restrâns și o să caut neapărat date publice ca să pot să avansez mai rapid. Ideea cu evaluarea clară a performanței e valoroasă, mi-a scos un mare nod din gât!

Dacă ai putea să-mi recomanzi câteva resurse sau dataset-uri specifice pentru AI în domeniul medical, ar fi super util. Totodată, sunt curios dacă ai avut parte și de provocări neașteptate când ai lucrat la un proiect similar și cum le-ai depășit. Știu că e multă vorbă, dar orice experiență împărtășită e binevenită!

Mulțumesc încă o dată și sper să revin cu vești bune despre progres!