Primero, iniciar una empresa, basada en IA o no, es difícil, más difícil que NP-duro, es broma. Pero construir una empresa implica construir un producto que cambie la vida, uno que mejore la vida de una persona promedio, uno que facilite hacer bien una tarea aparentemente compleja.
Las empresas cambian el mundo y, si me preguntaran, ¿un doctorado sabe cómo cambiar el mundo? Por supuesto, tal vez el 1% de los titulares de doctorados pueden cambiar el mundo al igual que aproximadamente el 1% de su ciudadano aleatorio entusiasta promedio puede hacerlo en cualquier parte del mundo.
La construcción de un gran producto y, en última instancia, una gran empresa requiere más que solo conocimiento técnico, también requiere tenacidad, “nunca darse por vencido”, requiere encontrar a las personas adecuadas para formar un equipo, requiere una gran pasión. Por supuesto, durante un programa de doctorado, uno puede encontrar compañeros de equipo potenciales y ese es el lado más importante de un doctorado, pero no es tan diferente de un programa de maestría o licenciatura.
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Por lo tanto, los cursos en línea no son suficientes, lo que necesita es practicar, convertir sus ideas en productos de la vida real, si algunos fallan, está bien, recupérese lo que salió mal, regrese a la mesa de dibujo. Iterar y construir eventualmente un producto que cambie el mundo. Todo está en las iteraciones, al hacer un producto, podría ser una aplicación u otra cosa, obtienes algo de experiencia y luego recibir comentarios de personas reales que usan el producto te da ideas que ni siquiera un doctorado puede darte.
Entonces, la idea es comenzar con algunos cursos en línea y algunos libros, YouTube, búsqueda en Google, revistas científicas, codificación desde cero, Quora y muchas más fuentes en línea de sabiduría y conocimiento ilimitados o incluso obtener un doctorado. Luego, una vez hecho esto, debe comenzar a tener ideas sobre productos potenciales, intente escribir esas ideas y luego intente desarrollar las tres ideas principales en productos reales con un equipo o usted mismo.
Escuche a los usuarios reales y cree versiones futuras de ese producto en torno a los comentarios de los usuarios. Haga felices a los usuarios, respete sus valores, responda a ellos y, lo que es más importante, manténgalo profesional, no importa cuán mala sea la opinión del usuario, agradézcales y siga mejorando el producto. Una empresa o producto debe cumplir un propósito que sea fácil de entender para un usuario promedio.
¿Un doctorado te prepara para eso? no, pregúntale a Elon Musk, Bill Gates o Mark Zuckerberg. Se trata más de lo inteligente que eres con las herramientas que te rodean e Internet es una gran herramienta, con la búsqueda de Google tienes el poder de aprender cualquier cosa bajo el sol. No digo que un doctorado sea el peor de los casos, es solo una forma formal de decirles a sus posibles empleadores que realmente tiene el conocimiento en un campo en particular, pero no tiene nada que ver con cambiar el mundo ni construir una compañía de inteligencia artificial.
Un doctorado mejorará sus posibilidades de trabajar en equipos de investigación de gigantes de Internet ya establecidos, como Google, Facebook o Microsoft, que actualmente están buscando activamente soluciones basadas en inteligencia artificial para sus negocios y Tesla o Uber trabajando en el espacio del automóvil sin conductor. Luego puedes encontrar a tus compañeros de equipo mientras trabajas para Tesla o Google en tecnologías de inteligencia artificial y construir tu propia empresa, esa es solo una forma de hacerlo.
Sin embargo, ingresar a Google no requiere un doctorado. Un doctorado en aprendizaje automático (ML) y algunas recomendaciones de su profesor en la Universidad simplemente lo hacen aún más fácil.
La creación de una empresa requiere un cambio de estilo de vida que muchos no están dispuestos a aceptar. Mire la dedicación de Elon Musk, su vida matrimonial es literalmente inexistente debido a la fuerte determinación de salvar a la humanidad de sí mismos (quemar combustibles fósiles como locos). Todos los profesionales pensaban que SpaceX o Tesla no funcionarían, pero adivinen lo que hicieron y de manera impresionante.
Ser ingeniero aeroespacial hace que sea muy fácil para usted comprender el aprendizaje profundo (DL), no hay nada difícil acerca de DL que obviamente ya conoce sobre álgebra lineal, cálculo diferencial, análisis estadístico, optimización numérica y codificación en C / C ++, Python o Java , tú eres bueno para irte. DL está haciendo el ruido más fuerte en la comunidad de IA y adivina qué, no tiene una formulación teórica adecuada.
Espero que esto ayude.