In dieser Folge von Führen mit Daten, wir haben Aleksa Gordić bei uns. Er ist ein Autodidakt und Enthusiast, der von der Elektrotechnik zu einem wichtigen Akteur bei den Technologiegiganten Microsoft und DeepMind wechselte. Aleksa teilt unschätzbare Erkenntnisse über Beharrlichkeit, personalisiertes Lernen und die transformative Kraft von Praktika. Entdecken Sie seinen strategischen Ansatz zur Inhaltserstellung auf YouTube und sein aktuelles Projekt Ortus AI, das darauf abzielt, mehrsprachige KI-Systeme in den Vordergrund zu rücken. Tauchen Sie mit uns in die sich schnell entwickelnde KI-Landschaft ein und sprechen Sie über Hardware, Software, Metaversum-Integration und die Unvorhersehbarkeit dieses bahnbrechenden Bereichs.

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Wichtige Erkenntnisse aus unserem Gespräch mit Aleksa Gordić

• Aleksas KI-Reise unterstreicht die Bedeutung von Beharrlichkeit und Selbstlernen.
• Die Entwicklung eines personalisierten KI-Lernpfads ist entscheidend für den Erfolg und geht über allgemeine Kurse hinaus.
• Praktika und Wettbewerbsdruck spielen eine transformative Rolle bei der persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
• Aleksas YouTube-Strategie legt Wert auf technische Tiefe zum Aufbau einer sachkundigen Community.
• Der Übergang zu mehrsprachigen KI-Systemen birgt das Potenzial für globale Auswirkungen, insbesondere in nicht englischsprachigen Regionen.
• Die KI-Entwicklung ist dynamisch und konzentriert sich auf Hardware-Innovation, Software-Optimierung und Integration mit neuen Technologien wie dem Metaversum.
• Kontinuierliches Lernen aus verschiedenen Quellen, darunter Biografien, Klassiker und Wirtschaftsbücher, verleiht der Reise eines KI-Experten einen erheblichen Mehrwert.

Nehmen Sie an unseren kommenden „Leading with Data“-Sitzungen teil und erleben Sie aufschlussreiche Diskussionen mit Führungskräften aus den Bereichen KI und Data Science!

Schauen wir uns nun die Antworten von Aleksa Gordić auf einige der wesentlichen KI-Fragen an!

Wie begann Ihre Reise in die Datenwissenschaft?

Als Student der Elektrotechnik konzentrierte ich mich zunächst auf Hardware, erkannte dann aber die enormen Möglichkeiten, die Software bietet. Gegen Ende meines Studiums wandte ich mich dem Software-Engineering zu, lernte autodidaktisch Android-Entwicklung und beschäftigte mich mit Hackathons und Datathons. Mein Freund, der ein Praktikum bei großen Technologieunternehmen absolvierte, inspirierte mich dazu, mich mit Algorithmen und Datenstrukturen zu befassen, was mich dazu veranlasste, mich auf Vorstellungsgespräche bei großen Technologieunternehmen vorzubereiten. Trotz der Ablehnung von Facebook und Microsoft habe ich durchgehalten und schließlich einen Job bei Microsoft bekommen, wo ich am HoloLens-Projekt arbeitete. Diese Erfahrung weckte mein Interesse am maschinellen Lernen und führte dazu, dass ich selbst lernte, Aufsätze las, YouTube-Videos erstellte und schließlich als Forschungsingenieur bei DeepMind arbeitete.

Was hat Sie dazu inspiriert, Ihren eigenen Lernpfad in der KI zu erstellen?

Ich glaube, dass niemand besser als Sie weiß, was der optimale Lehrplan für Ihre persönliche Entwicklung ist. Ich war schon immer ein Selbstlerner, egal ob es darum ging, meinen Körper durch Sport zu verändern oder neue Sprachen zu lernen. Ich habe festgestellt, dass ich alleine effizienter lerne. Obwohl es viele generische Lehrpläne wie Fast AI- oder Coursera-Kurse gibt, wollte ich einen Weg finden, der auf meine Interessen und Stärken zugeschnitten ist.

Können Sie einen entscheidenden Moment aus Ihrem Praktikum in Deutschland erzählen?

Meine Zeit in Deutschland war transformativ. Mir wurde klar, dass ich meine Energie auf ein bestimmtes Gebiet konzentrieren musste, anstatt ein „Renaissance-Mann“ mit breiten Interessen zu sein. Ich ließ mich von meinen Kollegen inspirieren und wurde konkurrenzfähig, nicht gegen eine einzelne Person, sondern gegen den Fortschritt der Branche. Dieser Antrieb veranlasste mich, mich auf maschinelles Lernen zu konzentrieren, insbesondere auf die visuelle Komponente, die ich zufriedenstellender fand als die Textanalyse.

Was hat Sie dazu bewogen, Ihren YouTube-Kanal AI Epiphany zu starten?

Beeinflusst von Gary Vaynerchuks Ansatz, seine Reise zu dokumentieren, wollte ich eine öffentliche Präsenz schaffen und andere unterrichten, um selbst mehr zu lernen. Die Pandemie bot die perfekte Gelegenheit, meinen Kanal zu starten. Obwohl ich anfangs kamerascheu war, habe ich mich durchgesetzt und mich darauf konzentriert, supertechnische Inhalte zu erstellen. Mein Ziel war es, eine starke technische Community aufzubauen, anstatt Ansichten mit anfängerfreundlichen Inhalten zu verfolgen.

Erzählen Sie uns von Ihrem aktuellen Startup, Ortus AI, und seinem Fokus

Das erste Produkt von Ortus AI war YouTube AI Buddy, eine Chrome-Erweiterung zum Abfragen von YouTube-Videos. Allerdings habe ich den Fokus auf den Aufbau mehrsprachiger KI-Systeme verlagert, angefangen mit einer Nachbildung von Metas „No Language Left Behind“-Projekt. Ich arbeite derzeit an maschinellen Übersetzungsmodellen für die kroatischen, serbischen und bosnischen Sprachen mit dem Ziel, diese Modelle als Open Source für die kommerzielle Nutzung bereitzustellen. Mein Ziel ist es, den englischorientierten Schwerpunkt der Branche anzugehen und Unternehmen in nicht englischsprachigen Regionen zu unterstützen.

Wie sehen Sie die Entwicklung generativer KI und Transformatoren in naher Zukunft?

Das KI-Feld ist unvorhersehbar, wie der plötzliche Einfluss von ChatGPT zeigt. Ich freue mich über Innovationen im gesamten Stack, von Hardware-Fortschritten, die das Monopol von Nvidia in Frage stellen, bis hin zu Software-Entwicklungen wie Triton von OpenAI. Ich bin auch fasziniert von den Fortschritten bei großen Sprachmodellen, effizienten Aufmerksamkeitsmechanismen und der Möglichkeit, dass KI in naher Zukunft auf Personalcomputern ausgeführt werden kann.

Summieren

Aleksa Gordić erzählt die Geschichte seiner KI-Reise und betont dabei die Bedeutung von Personalisierung, Wettbewerbsgeist und kontinuierlichem Lernen. Von der Entwicklung eines maßgeschneiderten Lernpfads bis zur Gründung von Ortus AI veranschaulicht er die Widerstandsfähigkeit, die in der KI erforderlich ist.

Für weitere spannende Sitzungen zu KI, Datenwissenschaft und GenAI bleiben Sie mit uns unter Leading with Data auf dem Laufenden.

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• Quelle: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/forging-your-ai-career-with-aleksa-gordic/