非科班AI小哥火了：他并未ML学位，却拿到DeepMind的offer

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以前，他对PyTorch十分知道。好在通过放成这个战斗任务，小哥再行一次飞速成长。

其它层面的自研读当前，小哥拟订了一个自研读组件。经过大略规划，一个“一年内自研读AI各个兄科技领域”+“每3个月底自研读一个兄科技领域”的原计划问世了。

万事开头难。基石知识习的第一个AI兄科技领域， 脑部更进一步风格搬迁（NST），耗费整整超过了3个月底。

借此，小哥对自研读原计划进行时了优化，即在每3个月底自研读一个兄科技领域的自研读时间段大组件下，穿插质自研读时间段。

质自研读时间段有两种类别：

1、转换成模式：大量钙信息。这一模式的远距离是通过博客、录像等对兄科技领域的内部结构有一个高度理解，或是通过了解研究了解研究成果、出版物对某个主题了解探究。

2、控制器模式：社交基石知识研读问。自制YouTube录像、建立GitHub这两项或编撰到博客、改版Linkedln、社交无关主旨到Twitter和Discord。

原由当然不能落下。在如何平衡受训和自研读这个缺陷上，小哥展示出了自己的有力意志力。

他以前依然着一种近乎“白痴”的快节奏：起床后，写到2两星期示例，然后散会儿步；野餐归来，投入质软受训；受训结束，相伴30分钟；手淫再行受训2-3两星期。

小哥把这大多的经验回顾为3点，分别是有力的毅力，正确的心态，以及相伴是金。

授人以渔，小哥详述简介了他自研读NST、GAN等ML详述研读问的方法论。

keep learning

写出出版物和前沿了解研究成果是最直接利用ML无关研读问的途径。

自研读脑部更进一步风格搬迁 （NST）、DeepDream、生成式对抗互联网 （GAN）、NLP & Transformers、精进自研读 （RL）等研读问的步骤以前，小哥都写出了大量的前沿和小众了解研究成果，其以前，Transformers无关了解研究成果为小哥用PyTorch来作出一个流行的GAT从前斯供了大多灵感。

△Graph ML

因对初研读者友好，这一GAT热播，并带入牛津大研读GNN系列讲座的引荐主旨。

除了沿着自研读“主线”后退，较早在2020上半年，小哥就似乎自己在数研读层面有所不够。因此，他花整整写出了《Learning How to Learn》《Python Data Science Handbook》《Deep Learning》等，来加速他的自研读时程。

与此同时，对无关研读问进行时 自研读和巩固是十分有必要性的。

补充CNN及其优化研读问，实现vanilla GAN、cGAN （情况下GAN）和 DCGAN 框架……旧研读问的查漏补缺和新的研读问的不断加瓦，不断夯实小哥的研读问库里。

这是他自研读GAN后，所体能训练的DCGAN框架控制器的照片：

△由男人演变为女人（角度和肤色也会相反）

在这个步骤以前，根据研读问这两项的难易高度，结合实际状况，小哥还会 改进和放善自研读参予。

比如调整自研读时长。因为不已奇怪，小哥花费在NST科技领域的自研读整整，就比原定原计划的3个月底要长。

或者进行时从前斯炼回顾。而在自研读GAN时，他开始在每篇自研读大组件下的末尾写到一篇博客，来回顾基石知识到的研读问。

抑或选择先为与众不同、后陌生的自研读流程。RL是DeepMind赢取突破性发展的科技领域，它不极少与其它ML兄科技领域有所不同，其间亟待探究的了解研究成果和这两项却是必定计数，如如AlphaGo、DQN、OpenAI机械手等。

面对这个困境，小哥从自己最很感兴趣的大多——计数机视觉 （CV）——紧贴，而后再行朝不那么与众不同的科研读研究进发。

在来作这些的时候，小哥不曾有闭门造车，而是与Graph ML科技领域最优秀的了解研究人员之一、DeepMind了解研究员Petar Veličković等人定期交友，或是博客阅读等进行时 交流会，受益匪浅。

咀嚼后的向外控制器

小哥从前斯到，他在质软300多名同僚面前来作了一次发表演说，这对他来说是一次跳出透气圈的操作方法。

△在300+质软同僚面前发表演说

跳出透气圈的无论如何还有很多。依然研读问转换成之后，他也在咀嚼研读问，并向外控制器。

他打开了自己的YouTube频道，来作了NST、GNN等多个两部的录像，与网友社交他的ML自研读之旅，在帮助自己了解思考的同时，也帮助别人。

看这张图，它是采用小哥执笔到的示例合成的NST图像，你可以采用他的的 GitHub 这两项创建它。

关于BERT和GPT两部框架的研读问也在小哥的自研读在世界上，Transformer可以帮助探究它们。

他从零开始写出NLP & transformers无关了解研究成果。因为会法语和法语，他又创建了一个英德机翻系统设计。

小哥主要用OneNote据信着自研读旅程。

△摘自小哥的OneNote

受训和自研读双线加快，质软这边，小哥涉足着各种SE和ML这两项，如开发新的了HoloLens 2上眼动追踪兄系统设计的一个皮包探测算法，采用录像编码为各种VR/MR电兄元件添加注视点渲染功能等。

DeepMind向他敞开大门

2021年4月底，经由Petar的简介，小哥好友了一位；也。在浏览了小哥的YouTube录像、GitHub示例库里和LinkedIn后，小哥获；也引荐，顺利收尾接到了DeepMind的甄选通知。

写到到这从前，小哥重申了人际关系对于想到受训重要性，不应和追随的人 建立相比之下的联系。

△小哥获准DeepMind的履历，但他在博客以前对这份履历从前斯议了优化建议

DeepMind共有两个的团队：

1、核心研发的团队。相对于于纯粹的了解研究，这两项举例来说是AlphaFold、AlphaGo等。在这个的团队以前，了解研究扩建工程公司涉足的其它这两项或许涉及与了解研究科研读家合作实现某些了解研究思路。

2、广泛应用的团队。所来作的一些这两项包括统计数据以前心低碳这两项、改进Google广泛应用商店的引荐系统设计、WaveNet、Android 低碳。

小哥获准的口村位是了解研究扩建工程公司。能入职DeepMind意味着这更进一步要有纯熟正因如此的无关研读问储备。

因为不曾有发表过任何了解研究成果，如果不曾有以前的这两项和受训经验，小哥不见得能有这次DeepMind的甄选机会。他说道大家，再行优秀的人也有或许被生物技术巨头公司不愿，所以不必给自己有点大压力。

小哥社交了一些自己马上的甄选技巧。

1、 认真了解研究每一位甄选官。探究他们的职业赛文化背景，有或许的话想到他们的了解研究成果 （至少写出被驳斥次数仅有的那一篇），这样利于从前斯议无关缺陷。

2、 探究薄履历以前从前斯及的每一个这两项。以便于你能和甄选官了解探讨他们。

3、 模拟甄选。

围绕DeepMind的调性，小哥还认真了解研究了一番AGI，写出了无关前沿了解研究成果。

面DeepMind了解研究扩建工程公司这个口村，一共有首次传递信息、访谈、笔试、脚本语言考试、他组织面等步骤。马上这些建议较早来作打算，因为小哥不曾来得及扶放佛脚，甄选日就到来了。

第六面以前，小哥被惋惜pass了。好在技术正因如此，他又被安排举行了一次孵育/广泛应用管理该机构的甄选。又一次充足马上后，offer到手。

世人欣慰的是，后来的这次甄选让小哥似乎，孵育的团队的受训愈来愈适合他。

在7月底30日的Twitter评论区以前，小哥将整个社交博客来作了人员编制的概括，帮助阅读较慢速抓取必需信息点。

当然，类似博客以前，小哥还还附加了很多他积累的ML无关研究生课程重定向，以及也就是说ML （如 GNN）的最新的了解研究进展，很感兴趣的话，不妨进原文高度写出一下。

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