Come rimanere aggiornati con i progressi di Machine Learning e Computer Vision nel 2023?
Come essere aggiornati su ML e Computer Vision nel 2023?
Sei sopraffatto dai recenti progressi nell’apprendimento automatico e nella computer vision come professionista in ambito accademico o industriale? Scopri quali canali YouTube, newsletter, podcast e piattaforme seguire per rimanere aggiornato mantenendo la tua sanità mentale!
Motivazione
Gli aggiornamenti recenti nell’apprendimento automatico (ML) e nella computer vision (CV) sono un fiume in piena, dall’utilizzo della Diffusione Stabile per l’intelligenza artificiale (AI) generativa ai modelli di base per Segment Anything. Non dimentichiamo i grandi modelli di linguaggio come Llama 2 e ChatGPT. Sta diventando sempre più difficile rimanere aggiornati nella comunità ML o CompVis. In questo articolo, condividerò con te alcune newsletter, canali YouTube, podcast e piattaforme che puoi seguire per rimanere aggiornato su questo trend in cui ci troviamo attualmente.
Questo articolo è organizzato come segue:
- Newsletter
- Canali YouTube
- Podcast
- Altre piattaforme
Cominciamo!
Newsletter
Ground Truth: Attualmente una delle mie preferite! Ti fornisce gli ultimi e migliori progressi che si verificano nello spazio della computer vision. Inoltre, condivide anche notizie su tecniche e strumenti recenti, nonché best practice. Questo può essere davvero utile se lavori nell’industria.
- Sfuggire all’apocalisse del mercato del lavoro dell’IA Guida per sopravvissuti – Parte 2
- 11 Strumenti di Intelligenza Artificiale per le Startup nel 2023
- Il consumo energetico di ChatGPT per ogni richiesta
The Neuron: Anche se non è specifico per la computer vision, è una newsletter davvero interessante da seguire, che fornisce una raccolta rilevante, interessante e soprattutto digeribile di ciò che accade nell’AI, sia in termini di tendenze che di strumenti. Per me, ci vogliono solo circa cinque minuti per leggerla e indica i link che puoi consultare successivamente se desideri ulteriori dettagli.
The Batch: È anche una newsletter generica sull’AI che condivide notizie e approfondimenti recenti sull’AI. All’inizio della newsletter, Andrew Ng condivide alcune delle sue opinioni sugli argomenti. Rispetto alle precedenti, questa è una newsletter piuttosto completa.
Import AI: È una newsletter settimanale che condivide notizie sull’AI di ultima generazione sia nella ricerca che nell’industria. Analizza anche le implicazioni che ha nel mondo reale e parla di sicurezza e questioni etiche nel campo dell’AI.
Davis Summarizes Papers: Questo non è esattamente una newsletter, ma l’autore riassume essenzialmente 10-20 articoli di ricerca di ML che vengono pubblicati su arXiv ogni settimana. Trovo che sia davvero utile perché fornisce una comprensione compressa degli articoli nel loro insieme. Naturalmente, puoi leggere l’articolo in dettaglio se lo trovi davvero interessante. Se sei uno studente di dottorato o un ricercatore, dovresti sicuramente dare un’occhiata!
Canali YouTube
Yannic Kilcher: Suppongo che tu conosca il suo canale; se non lo conosci, iscriviti già! Mi piace pensare al canale di Yannic come il BBC News dell’AI. Come menzionato nella sezione “About”: “Realizzo video sugli articoli di ricerca sull’apprendimento automatico, sulla programmazione e sulle questioni della comunità dell’AI e sull’impatto più ampio dell’AI nella società”. Se dovessi seguire un solo canale YouTube per tenerti aggiornato sulle cose dell’AI, questo sarebbe quello.
Two Minute Papers: Per brevi riassunti di articoli di ricerca sull’AI e notizie in generale, questo è un canale davvero buono da seguire. Pensalo come a Davis Summarizes Papers, ma con una spiegazione video. Alcuni video durano più di due minuti haha. Di nuovo, prendete nota studenti universitari e ricercatori!
Abhishek Thakur: È uscito un nuovo algoritmo di ML? Il canale di Abhishek realizza tutorial per costruirli. Pensate a questo canale non solo come un modo per rimanere aggiornati con i nuovi algoritmi di ML, ma anche per imparare come implementarli e costruire progetti! Questo canale mi ricorda i miei giorni da matricola (*nostalgico*) quando seguivo tutorial su YouTube per progetti personali.
Alcuni altri fantastici canali che potresti considerare di seguire sono AssemblyAI, What’s AI e AI Coffee Break.
Podcast
Podcast di Lex Fridman: Come dice Lex: “Conversazioni sulla natura dell’intelligenza, della coscienza, dell’amore e del potere”. I miei preferiti sono questo e questo.
Podcast di Robot Brains: Pieter Abbeel si propone di discutere con i principali esperti di intelligenza artificiale con un focus sulla robotica su come costruire robot con cervelli! Questo è il mio preferito finora.
Podcast di Machine Learning Street Talk: Attualmente il podcast di intelligenza artificiale più popolare su Spotify e si ispira alla ricerca accademica. Il podcast approfondisce l’analisi tecnica dell’IA con figure di spicco nell’ambito dell’IA, offrendo un’ampia copertura e rigorosità che comprende le principali idee del campo.
Podcast di TWIML AI: Attraverso il podcast, portano un gruppo diversificato di ricercatori, professionisti e innovatori di ML e AI con l’obiettivo di rendere ML e AI più accessibili alle comunità. È rivolto a ricercatori di ML/AI, data scientist, ingegneri e leader aziendali e IT appassionati di tecnologia.
Podcast di Jay Shah: Jay intervista persone di ML e AI sia dell’industria che dell’accademia con l’obiettivo di ottenere consigli dagli intervistati su come iniziare. Discute anche il loro percorso, le loro intuizioni e gli ultimi argomenti di ricerca.
Altre piattaforme
Siti web: Considera di seguire paperswithcode e papers.labml.ai per avere accesso agli ultimi articoli su ML. Puoi ordinarli per data e ora e trovare anche articoli per argomento.
GitHub: Mi piace seguire 52CV per rimanere aggiornato sugli articoli e il relativo codice pubblicati nelle principali conferenze di visione. Ad esempio, qui trovi gli articoli insieme al codice (per lo più) per CVPR 2023, che è anche suddiviso per argomenti specifici come rilevamento oggetti e apprendimento continuo, ecc.
Twitter: Utilizzo Twitter da alcuni anni per rimanere aggiornato su ML/CV. Seguo diverse persone che lavorano su ML/CV sia nell’industria che nell’accademia. Puoi trovarli qui.
Conclusioni
In questo articolo ho parlato dei modi per rimanere aggiornati nel campo del machine learning e della computer vision per i professionisti dell’accademia o dell’industria. Ho elencato e descritto canali YouTube, newsletter, podcast e altre piattaforme che potresti utilizzare per tenere traccia dei progressi recenti in ML/CV sia nell’industria che nell’accademia. Puoi scegliere tra quelli menzionati qui e vedere cosa funziona per te anziché seguirli tutti e sentirti sopraffatto!
Informazioni sull’autore
Sono un dottorando presso l’Università di Concordia a Montréal, Canada, dove lavoro sulla ricerca in computer vision. Sono anche uno scienziato di ML applicato presso Décathlon, dove aiuto a costruire nuovi sistemi di ML che trasformano immagini e video sportivi in intelligenza operativa. Se sei interessato a saperne di più su di me, visita il mio sito web qui.
