În primul rând cine este comunitatea formată în jurul Deep Learning Meetup?

Robert: Suntem oameni de vârste și profesii diferite, care au o curiozitate sau sunt pasionați de machine learning și deep learning.

Povestiți-ne când și de ce ați inițiat aceste întâlniri?

Robert: Am inițiat aceste întâlniri la începutul anului 2017 când mă întorceam în țară, după patru ani petrecuți în Strasbourg, Franța. Acolo începusem să fiu interesat de data science și de machine learning, la sfârșitul doctoratului, spre finalul anului 2015. Astfel, am început să învăț singur și apoi l-am convins pe un fost coleg francez să învețe împreună cu mine.

Atunci mi-aș fi dorit să cunosc oameni cu experiență în domeniu, specialiști, pentru că aveam nevoie de puțină ghidare. Cu atât de multă informație disponibilă pe internet, nu putem fi siguri că drumul de învățare este cel mai potrivit sau cel mai scurt. Pe vremea aceea nu exista niciun meetup de genul acesta în Strasbourg, cele mai apropiate erau în Kalsruhe și Freiburg. Astfel, m-am înscris la meetup-uri în Germania.

Când m-am întors în Timișoara, nu exista nici aici un meetup de data science, machine learning sau deep learning. Astfel, mi-a venit ideea să îl inițiez eu.

Cum ați descrie pe scurt comunitatea formată în jurul acestui meetup?

Virgil: Un grup în continuă dezvoltare format din oameni pasionați de machine learning cu un „core” de membri care au legat prietenii mai apropiate, unii colaborăm la proiecte comune de machine learning (day job), studiem împreună cursuri și articole din domeniu (night job). Mai ieșim la bere sau la alergat și, chiar dacă e greu de crezut, nu ajungem întotdeauna la discuții despre machine learning.

Robert: Este o comunitatea mică, dar prietenoasă. Este imposibil să vii la meetup și să nu te împrietenești cu câțiva oameni de acolo. De obicei, ieșim undeva după evenimente pentru a discuta și a ne cunoaște mai bine. Sunt oameni faini și mă simt bine în compania lor.

De ce credeți că este nevoie de activitatea acestui meetup în Timișoara? Spuneți-ne ce lucruri interesante se învață la întâlnirile voastre și trei motive pentru care ar trebui să participăm la Deep Learning Meetup.

Robert: Deep learning-ul va avea impact în viața noastră la fel cum a avut-o automobiblul sau electricitatea. Pe termen lung, vom fi înconjurați de aparate inteligente care folosesc algoritmi de tip deep learning. Dacă cineva vrea să afle cum funcționează astfel de aparate inteligente care folosesc algoritmi de tip deep learning, la noi se discută articole științifice, se fac demonstrații live și se codează. Nivelele de complexitate sunt diferite, de la prezentări pentru începători până la subiecte mai avansate.

Vlad: Există un contrast pronunțat între a învăța singur și a învăța ca parte a unei comunități, mie personal mi s-a întâmplat să economisesc mai mult de câteva zile de căutări punând o întrebare comunității. De asemenea experiența celor din grup variază foarte mult, iar acest mix de fascinație și entuziasm al celor cu experință mai puțină și cunoștințele și pragmatismul celor care deja activează de mai mult timp ca și ingineri pe deep learning se îmbină foarte bine.

Care sunt cele mai mari provocări pe care le-ați întâmpinat în organizarea meetup-ului?

Robert: Aș zice că cea mai mare provocare este aceea de a găsi membri activi. La începutul evenimentelor mă temeam că nu vom avea masă critică de participanți pentru fiecare întâlnire. Acum o avem, doar că ei sunt în mare majoritate participanți pasivi. Vin, ascultă cu atenție, pun întrebări, codează, dar nu au inițiativă de a ne și prezenta un subiect care îi interesează.

Virgil: Potrivirea nivelului de prezentări la cel al audienței este o problemă dificilă deoarece avem des oameni noi care abia descoperă domeniul și pe care am dori să-i câștigăm ca și membri stabili, dar și membri cu experină pe care nu vrem să-i plictisim cu introduceri. Un număr mai mare de prezentatori ar rezolva în mare parte și problema asta fiindcă ne-ar fi mai ușor să pornim un thread paralel de evenimente cu noțiuni introductive, dar în același timp să creștem nivelul tehnic al celorlalte prezentări.

Spuneți-ne, vă rog câți oameni sunteți în echipa de organizare și câteva cuvinte despre fiecare, precum și ce anume îi motivează să facă voluntariat pentru comunitate.

Vlad: Eu sunt un programator care ar vrea să lucreze pentru firme care ajută lumea mai mult decât dăunează. Deoarece algoritmii de deep learning se aplică din ce în ce mai multe domenii, a crescut importanța cunoștințelor despre deep learning și astfel, am putea avea un impact pozitiv asupra lumii, dacă ajungem să cunoaștem mai bine acești algoritmi. De asemenea, nu vrem un scenariu SkyNet ca în filmele Terminator, iar pentru asta trebuie să înțelegem cum putem preveni acest scenariu.

Virgil: Ca backgroud, inginer proiectant ASIC/FPGA, am învățat singur machine learning și mi-a plăcut atât de mult încât m-am hotărât să mă reprofilez. Pe parcurs, am înțeles potențialul imens al machine learning-ului, de a ajuta la rezolvarea multor probleme ale omenirii. Asta mă motivează să „recrutez” alți oameni în domeniu și să încerc să transmit pasiunea mea și altora. Chiar dacă nu e un scop direct al evenimentelor, sper să formăm în timp, cel puțin o echipă care să participe la competiții de tipul „Data Science for Good”.

Robert: De origine fizician, m-am reprofilat pe machine learning și am învățat singur. Eu visez la o lume mai bună și cred că lumea se poate schimba prin educație și prin influențe pozitive dintre oameni. Iar inteligența artificală are un potențial enorm în a îmbunătăți viața noastră. Astfel, v-aș ruga să căutați informații despre „AI for social good”. E fascinant câte probleme ale lumii putem să rezolvăm cu AI.

Recomandați-ne o carte pe care o citiți în perioada aceasta și credeți că merită citită.

Robert: „Creierul povestea noastră” de David Eagleman - pentru că vreau să înțeleg cum funcționează mintea umană.

Virgil: „The minds of Billy Milligan” de Daniel Keyes - o poveste adevărată despre cât de fragilă, complexă și fascinantă poate fi mintea umană.

Vlad: „Crucial Conversations - Tools for Talking When Stakes Are High” de Kerry Patterson