Talento

Mulheres em STEM: Agnieszka Słowik
Agnieszka Słowik é uma candidata a PhD no Departamento de Ciência e Tecnologia da Computação, onde é membro do grupo de pesquisa em inteligência artificial.
Por Sarah Collins - 10/02/2020


Agnieszka Słowik é uma candidata a PhD no Departamento de Ciência e Tecnologia da Computação, onde é membro do grupo de pesquisa em inteligência artificial. Aqui, ela nos fala sobre redes neurais e como elas se comunicam, a importância dos supervisores de suporte e como ser um membro da equipe de suporte.

Em termos gerais, minha pesquisa explora a capacidade de raciocínio das redes neurais . Você pode ter visto esses algoritmos em ação ao usar o reconhecimento automático de faces nas mídias sociais ou emitir comandos de voz para o seu telefone. As redes neurais, também ocultas por termos amigáveis ​​à mídia, como aprendizado profundo, hoje em dia são uma direção de pesquisa, se alguém estiver interessado em obter a precisão do estado da arte em uma tarefa de classificação associada a uma grande quantidade de dados.

Apesar do impressionante desempenho prático, esses modelos são limitados em sua capacidade de combinar idéias familiares para chegar a novas conclusões, pois tendem a simplesmente memorizar os dados. Tendo aprendido com os exemplos de quadrados vermelhos e círculos azuis, um sistema verdadeiramente inteligente certamente não deve ser confundido com um círculo vermelho. Esse é um desafio central nos algoritmos de aprendizado e espero que minha pesquisa contribua para os esforços internacionais da comunidade de aprendizado de máquina para induzir o raciocínio e a generalização em redes neurais.

Durante meu estágio atual no Mila Quebec AI Institute, estou investigando como agentes baseados em redes neurais se comunicam para resolver jogos simples. Esses jogos inspiram-se nos estudos sobre evolução da linguagem em humanos. O aspecto da comunicação é particularmente interessante e emocionante, porque, analisando as mensagens enviadas entre os agentes, posso ver com que profundidade esses algoritmos imitam o processo de raciocínio de um sistema biológico inteligente.

Tenho muita sorte com meus supervisores ( Mateja Jamnik e Sean Holden ), bem como com a natureza acolhedora e amigável do Departamento de Ciência e Tecnologia da Computação. Cambridge oferece aos alunos um grau único de liberdade, independência e estímulo intelectual. O que particularmente aprecio após minha experiência com instituições competitivas na Polônia e na França é que Cambridge oferece os melhores recursos para obter uma educação abrangente, juntamente com as 'habilidades duras' no campo escolhido pelo aluno.

Eu sempre gostei da citação "as áreas em que você mais luta são as que você tem mais para dar". Se você se esforçar muito para entender um assunto ou resolver uma tarefa que parece assustadora para começar, , você está bem equipado para apoiar outras pessoas que lutam com a mesma tarefa. Eu acredito que isso também se aplica a desafios fora da pesquisa.

Aceite sair do papel de 'bom aluno'. As habilidades exigidas em uma carreira de pesquisa, especialmente em ciência e tecnologia, freqüentemente não se sobrepõem totalmente ao que o levou a obter as melhores notas em sua educação anterior. Em primeiro lugar, não haverá quase tanto do feedback positivo imediato, por isso é crucial aproveitar o processo além dos resultados. Em segundo lugar, o trabalho nunca parecerá concluído, por isso é mais importante seguir uma rotina saudável. Entre em contato com colegas experientes e amigáveis ​​para descobrir como eles lidam com esses desafios.

Trabalhe com uma atitude leve e gentil consigo e com os outros. A armadilha da oscilação entre a síndrome dos impostores e 'eu sou como um gênio' é real na pesquisa. No final do dia, você está aprendendo, tentando coisas novas e se divertindo muito, junto com pessoas que pensam da mesma forma.

 

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