Reddit最热!本科毕业拿到Deepmind软件工程师Offer,几百页课程链接我帮你总结了
共 4751字,需浏览 10分钟
· 2021-10-12
新智元报道
新智元报道
来源:Reddit
编辑:瘦瘦 好困
【新智元导读】Reddit机器学习板块的一个热帖引起了网友的热议!本科毕业,没有机器学习背景,这位小哥在blog分享了自己的实战经验:从自学ML到拿到Deepmind的offer。
NST
NST
DEEPDREAM
DEEPDREAM
GAN
GAN
在每个macro的末尾附加一篇blog ,总结自己所学到的知识。 阅读论文时,随时在YouTube上记录它们。通过这种方式,你会学得更好,也会帮助到更多的人。 在macro中间开源一个project。在那之后,你会发现,你读过的所有paper都变得有意思了。
NLP & transformers
想要了解BERT,想要了解GPT庞大的家族系谱?Transformer可以帮助你,但首先你需要开始使用Transformer和NLP。如何开始使用? 你先了解一下Sequence-to-Sequence model,例如,谷歌翻译在2016年开始使用这个模型,它是采用一系列的序列并输出了另一个项目的序列的过程。
还有其他的干货,我也帮你们附了链接:
NLP & transformers
还有其他的干货,我也帮你们附了链接:
https://gordicaleksa.medium.com/deep-learning-journey-update-what-have-i-learned-about-transformers-and-nlp-in-2-months-eb6d31c0b848
Graph/Geometric ML
RL
RL
开发了一种眼镜检测算法,作为HoloLens 2设备上眼球追踪子系统的一部分。眼球追踪子系统的全部意义在于预测用户的眼睛注视向量,并实现与全息图的本能互动。它还有助于为特定的用户显示正确的图形(每个人的眼睛不同,因此IPD也不同,等等)。
利用视频编码器在各种VR/MR设备上增加注视点(Foveated)渲染功能。这样就可以为设备省电,因为不需要渲染视野以外的内容。并最终读完了关于H.264编码器的整个参考手册。
在PyTorch中从头实现了一篇研究论文中的想法。这也是学习PyTorch的过程(2019年底到2020年初)。
编写了各种脚本,确保标签器正确工作,开发了内部指标管道的一部分,处理了渲染和改进了合成数据,做了各种量化和perf-vs-compute实验,等等。
为微软的SE/ML职位面试了实习生。
指导了ML夏令营的学生,并举办了关于CNN的研讨会。
大致了解企业文化,例如其核心团队正在做什么,你到底能为团队做什么「转到公司官网查看。
准备专业知识,大致了解行业的基本概念,例如阅读基本的教科书。
面试环节:与招聘人员聊天,他们可能会问你「你喜欢公司的什么?为什么选择我们而不是其他公司?你最喜欢的核心项目」了解你到底能为团队做什么」。
网友评论
网友评论
参考资料:
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/q2ab5p/d_how_i_got_a_job_at_deepmind_as_a_research/
https://gordicaleksa.medium.com/how-i-got-a-job-at-deepmind-as-a-research-engineer-without-a-machine-learning-degree-1a45f2a781de