原文：
towardsdatascience.com/how-i-stay-up-to-date-with-ai-as-a-data-scientist-4dd6c9b3fb2c
在 2023 年之前，如果你提到 AI，人们可能会翻白眼，以为你是个疯狂的科技狂热者。然而，现在情况不同了。ChatGPT 已经成为家喻户晓的名字，每个人都知道 OpenAI 是谁。
显然，作为数据科学家，我们与 AI 紧密相关，这是工作的一部分。然而，这个领域的研究和资金投入正在飞速增长。每周似乎都有一些大科技公司宣布它们的新颖的 transformer 模型，它们声称这将击败竞争对手（没有指名道姓）。
诚实地讲：没有人有时间每周阅读几篇研究论文。即使我们有时间，语言通常也很晦涩难懂，读起来相当枯燥乏味。
正因如此，我想解释我用来获取每周 AI 剂量并跟上行业所有动态的方法。当然，人们有自己的偏好。对我有效的方法可能对你不一定有效。但我相信，这篇文章中的所有内容都是低摩擦的，不会占用你一天中的大量时间。
关注社交媒体上的研究人员
许多 AI 领域的领导者都在 X（以前是 Twitter）上，所以如果你相信，在这个领域发生任何重大事件，他们都会谈论它。X 上有许多 AI 专家，但你不需要关注他们所有人。
如果你关注 5 个人，那么你的“为你推荐”页面应该会在合适的时间有效地展示给你帖子推荐。信息过多也是一种问题，所以你不需要对任何在个人简介中提到“AI”或“ML”的人进行疯狂的追随。
我关注的人，以及我推荐你关注的人，包括**Demis Hassabis、Sam Altman、Yann LeCun、Andrej Karpathy、Andrew Ng和Lex Fridman**。我发现这适合我从 X 上获取所有需要的信息。
你还可以通过关注更多教育内容来利用 X。一个金典的例子是**数据科学事实**。它基本上就是它所说的那样，登录并学习新知识是一种令人耳目一新的体验！
https://cdn.embedly.com/widgets/media.html?type=text%2Fhtml&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07&schema=twitter&url=https%3A//twitter.com/DataSciFact/status/1743300109050274250&image=
然而，如果没有搞笑的模因，那就不是一个合适的社会媒体应用。
https://cdn.embedly.com/widgets/media.html?type=text%2Fhtml&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07&schema=twitter&url=https%3A//twitter.com/ai_memes/status/1599466189490917376&image=
技术博客
所有大型科技公司都有自己的数据科学和机器学习博客。我经常阅读的是**Meta、Netflix、DeepMind、Spotify和AirBnb**。还有很多其他的，但这些是科技领域的巨头，并且经常发布文章。
他们的帖子通常比 arXiv 上的研究论文更容易消化，并且包含更多的行业应用，而不是完全理论性的方法。这对大多数实践中的数据科学家来说很有用，因为我们大多数人都在工业界工作，而不是在研究实验室。
例如，DeepMind 关于他们改进的矩阵乘法 AlphaTensor 算法的这篇博客文章比他们的**已发表的研究论文**更容易阅读。可能会有一些细节被省略，但博客文章会包含你需要知道的所有最有用的信息。
我喜欢 Netflix 的**《生活的一天》**系列，员工们会带我们了解他们正常工作的一天。这可能不是技术性的，但它提供了关于顶级数据科学公司和人员如何运作的见解和建议。
订阅新闻通讯
技术博客很棒，但它们并不能告诉你行业中所发生的所有商业丑闻。新闻通讯可能是了解人工智能领域的实际“新闻”以及大科技巨头最新动态的最佳方式。
我的首选是**The Rundown AI**。
你每周一到周五会收到一封邮件，里面包含 2-3 个最近的重大 AI 新闻。阅读和浏览起来不可思议地简单。每天最多只需 5 分钟，就能覆盖你所有需要了解的 AI 基础知识。
还有其他几个新闻通讯，例如**TLDR AI, Tech Brew，以及The Batch**。
我喜欢坚持一个通讯，以避免邮箱中的杂乱。这是一个个人偏好。
这些只是其中的一些例子，但这里有如此多的有用通讯。如果你想进行彻底的研究，请查看这里完整的列表。
找到你喜欢的，并尽量养成每天阅读每封邮件的习惯。有一个你经常阅读的通讯比十个你几乎不打开的通讯要好。
YouTube
YouTube 确实是数据科学、机器学习和 AI 内容的宝库。实际上，对于你想要学习的任何细分主题，都有多个教程。这既是好事也是坏事，因为它可能会让你在信息洪流中难以找到适合你需求的正确频道。
这些是我强烈推荐你关注的四个频道，因为它们将涵盖从理论/研究主题到 AI 商业方面的所有偏见。
两分钟论文
这个频道用不到 10 分钟的时间解释每一篇重要研究论文及其发现。解释非常清晰，并配有有用的动画来帮助你作为观众。
我最喜欢的是他们的“AI 拳击”视频，但每一个都是高质量的。
Fireship
结合新闻和教程，并带有幽默感，fireship 是科技 YouTube 领域的必备频道。每个视频都很短，信息量很大。这正是我们忙碌的数据科学家所需要的！
这一个是最棒的，可能也是最有趣的：
Yannic Kilcher
如果你真的想理解研究论文，那么这个频道就是为你准备的。Yannic 用（数字）笔和纸以传统方式拆解论文，他的解释总是清晰透彻。他自己也是一名 AI 研究人员，因此他知道自己在说什么。
我个人最喜欢的是他对 Retentive Networks 的解释：
Lex Fridman
不言而喻，Lex 的播客是科技领域里最好和最大的之一。最初，它是一个纯粹的 AI 播客，但现在他已经扩大了邀请嘉宾的范围。
旧剧集在 AI 和计算机科学方面蕴含了如此多的智慧，它们是知识的宝库。我最喜欢的是他与 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 的对话。
加入在线社区
社交媒体应用中的许多在线小组都围绕某些主题建立了内置社区。例如，我是 X 上**data science**社区小组的一员，在那里你可以与其他数据科学家互动并讨论最新的动态。
Facebook 可能拥有最多的数据科学小组，也是另一个绝佳的社交网络场所。我个人在 Facebook 上并不活跃，但我知道有些人觉得那里是了解最新消息的好地方。查看这里获取你可以加入的前 18 个顶级小组列表。
Reddit 是另一个拥有优秀 AI 爱好者社区的绝佳场所。我经常浏览**r/MachineLearning、r/artificial和r/datascience**，阅读最新的八卦。Reddit 上的人通常很坦率地表达他们的观点，并且不害怕发声。
参加期刊俱乐部和在线会议
大多数公司都会举办午餐学习或期刊俱乐部活动，人们可以在这些活动中展示有趣的主题或学习成果。
我负责我们组织的期刊俱乐部，这非常有趣。其理念是让人们展示他们阅读的研究论文或博客。这鼓励了讨论，也为你提供了一个实际阅读最近研究论文的理由，这是一项相当不错的技能。不仅如此，它还能激发你日常工作的灵感，并让你的组织了解当前的前沿算法。
许多公司提供免费参加的会议和网络研讨会。如果你对云计算感兴趣，那么参加**AWS 网络研讨会将是理想的选择，或者如果你对学习 LLM 感兴趣，那么Databricks 会议**可能适合你。
随意进行你所在地区聚会和在线会议的研究，看看是否有你想要的内容。如果你住在大城市，那么你有机会参加每月的面对面活动。
参加课程
要真正学习最新的技术，你需要亲自应用。最好的方式是参加你最感兴趣的尖端领域的课程。
LLMs 和 GPTs 现在非常流行，所以我想要了解更多关于这些语言模型以及驱动它们的内容。因此，我在 YouTube 上参加了**Neural Networks: Zero to Hero课程，由Andrej Karpathy**主讲，我们在其中从头开始制作了 GPT！我强烈推荐这门课程给任何想要了解 ChatGPT 是如何真正工作的人。
我推荐的在线课程网站是Coursera和**Udemy。然而，就像这篇文章中的其他一切一样，有如此多的选择，最好的办法是找到最适合你需求的那一个。**
记录你的学习
如果你想要将你的理解提升到更高的水平，你可以通过撰写在线内容来记录你所学的知识。教别人是最好的学习方法。
正如 Edgar Dale 的经验锥体所说，你只能记住你所读的 10%，但“我们教别人的 95%。”
这是我开始写博客的主要原因。这从来不是为了正式教别人，而是为了学习一些东西并写下来。在写作过程中，我经常发现我之前没有意识到存在的知识空白，这迫使我深入挖掘并巩固我的理解。
不一定需要写作，你也可以参加 Kaggle 竞赛或使用研究中的最新工具来构建你的项目。例如，我尝试使用 Meta 的开放源代码Llama 2模型创建自己的 ChatGPT。不幸的是，我的电脑的 RAM 不足，但在过程中我学到了很多。
然而，这种方法是我在这篇文章中讨论的所有方法中最耗时的，但也是效果最好的。阅读推文要轻松得多！
摘要
成为数据科学家意味着持续学习，因此保持与所有最新进展和工具同步，以保持你的技术栈敏锐是非常重要的。跟上所有事情是非常困难的，但你不必这么做。仅仅对整个领域的概览就足够了，而我在这篇文章中讨论的方法将能够实现这一点。
另一件事！
我提供一对一的辅导通话，我们可以聊任何你需要的事情——无论是项目、职业建议，还是只是确定你的下一步。我在这里帮助你前进！
职业指导、求职建议、项目帮助、简历审查topmate.io](https://topmate.io/egorhowell/1203300)
扫一扫
28万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
