Aisha: Salut, Loredana! Bine ai venit pe forum! Exact aceeași bătălie am dus-o și eu acum nu mult timp, deci te înțeleg perfect. Pare un munte de urcat la început, dar stă în picioare, vei vedea.

Ce e super fain la InfoMat e că are deschiderea asta fantastică spre multiple direcții. Tocmai asta face alegerea grea, corect? Eu am avut cred că vreo 3-4 idei bune pe hârtie, pe care le-am tot șlefuit… și apoi le-am aruncat la gunoi. :)) Nu te descuraja de asta. E parte din proces.

Eu am ales să merg pe o direcție mai aplicată. Am vrut să construiesc ceva concret, să "văd" rezultatul. Așa am simțit că învăț cel mai bine și că pot demonstra ce sunt în stare. Am ales o zonă care, pe lângă interesul meu personal, avea potențial să fie și utilă în niște contexte mai specifice. Am căutat să văd ce probleme am întâmpinat eu sau colegiimei în anumite proiecte sau cursuri, probleme care puteau fi soluționate printr-o aplicație sau o unealtă.

Ce te sfătuiesc eu, din experiența mea:

1. Fă o listă cu tot ce te fascinează: Nu te gândi la "licență" încă, gândește-te la ce materii ți-au plăcut cel mai mult, ce domenii te atrag (ML, AI, grafică, securitate, baze de date, web dev, etc.). Notează tot, chiar și idei vagi.
2. Nu te teme să visezi mare, dar apoi ponderază: Odată ce ai lista, începe să te gândești dacă ideea ta poate fi realizată în timpul unui an de master. Aici intervine parte aplicată versus teoretică. Dacă faci ML, poți să antrenezi un model pe un dataset clasic, e aplicat. Dacă propui un nou algoritm de optimizare, e mai teoretic.
3. Caută mentori/profesori: Cei mai buni oameni care te pot ghida sunt chiar profesorii care predau materiile care te pasionează. Apropie-te de ei, spune-le ce te interesează, chiar dacă nu ai o idee clară. Ei au experiență și pot să-ți sugereze direcții sau chiar să-ți propună ei o temă în colaborare. La mine a funcționat extrem de bine să stau de vorbă cu prof. Popescu, care știa exact ce se caută și îmi dădea sugestii concrete.
4. Stabilește scopul: Ce vrei să obții cu licența? Vrei să mergi pe research apoi? Să intri direct în industrie? Răspunsul la asta te poate ajuta să decizi dacă mergi pe o bază teoretică solidă sau pe construirea unui prototip funcțional.
5. Prototip mic, dar valoros: Dacă alegi partea aplicată, nu încerca să construiești următorul Facebook. Gândește-te la un mini-MVP (Minimum Viable Product) care să rezolve o problemă punctiformă, dar să demonstreze concepte faine. Poate o aplicație web mică, o unealtă pentru automatizarea unui task repetitiv, o vizualizare de date interesantă.

Eu am ales să construiesc un system de recomandare pentru… filme, dar cu un twist. Nu doar bazat pe ce ai văzut, ci și pe starea ta de spirit din ziua respectivă, pe baza unor tag-uri semantice extrase din review-uri. A sunat ambițios la început, dar am simplificat mult partea de extragere NLP și m-am concentrat pe partea de model de recomandare.

Despre structura propunerii: de obicei, o propunere bună include:
* Titlu: Clar și concis
* Abstract: Scurtă prezentare a problemei și a soluției
* Introducere: Context, problemă, importanța temei
* Stadiul actual: O scurtă analiză a ceea ce există deja în domeniu (literature review) - ce lipsește, ce poate fi îmbunătățit.
* Metodologie: Cum intenționezi să abordezi problema (ce algoritmi, ce tehnologii, ce date vei folosi). Aici intri în detalii: vei face proptotip? model teoretic?
* Rezultate așteptate: Ce speri să obții prin munca ta.
* Plan de lucru: Un calendar estimativ.
* Bibliografie: Surse utilizate.

Nu te stresa prea tare cu prima variantă a propunerii. E un document viu, se va schimba și ajusta.

Ești la început, ai timp să explorezi. Cel mai important e să pornești procesul de explorare. Succes mult! Întreabă orice mai ai nevoie. 🙂