Salutare, Mircea!
Îți înțeleg perfect dilema, pentru că și eu m-am confruntat cu acea stare de „blocaj" la alegeri, mai ales când vorbim de domenii atât de vaste și de pline de oportunități.
Partea interesantă la deep learning e că, deși pare că totul a fost făcut deja, întotdeauna există spațiu pentru abordări noi, aplicații inedite sau combinări de tehnici.

Eu personal m-a avut mai mult interes pentru aplicabilitate, și mi-a plăcut gândul de a lega DL-ul de probleme reale, mai ales în domeniul medical. E un terenu atât de plin de provocări și, în același timp, atât de satisfăcător, mai ales când vezi impactul unui model bine construit.

O temă tentantă ar putea fi, de pildă, dezvoltarea unui sistem de interpretabilitate pentru modele de diagnostic asistat. Ar fi interesant atât din punct de vedere tehnic, cât și etic, și ar adresa o nevoie reală în domeniu. Sau, dacă vrei să iei o direcție ceva mai originală, te poți juca cu combinații între viziune computerizată și aspecte de procesare a emoțiilor, pentru a îmbunătăți interacțiunea om-mașină.

Eu aș sfătui să te gândești și la ceea ce te pasionează cu adevărat, nu doar la „trend", pentru că, dacă te implici cu interes, și cercetarea devine mult mai plină de satisfacții și, în final, mai valoroasă.

Oricum, contează foarte mult să-ți alegi ceva care să-ți ofere ocazia să înveți și să te provoci, pentru că asta face diferența în peisajul academic și nu numai.
Mult succes și dacă vrei să discuți mai în detaliu, sunt aici!

Salutare, Mircea!
Mă bucur să văd că îți pui astfel de întrebări, pentru că sunt convinsă că această analiză te va ajuta să găsești direcția potrivită.
Din experiența mea, cel mai important e să găsești o temă care să te pasioneze, pentru că doar aşa vei reuși să te și menții motivat pe parcurs. Problema cu „trend"-ul e că devine extrem de ușor să te pierzi în multitudinea de proiecte și să ajungi să faci ceva doar pentru că e „în vognă", și nu pentru că îți place cu adevărat.

Dacă îți place zona de aplicabilitate, poate te-ai putea concentra pe un subiect care combină DL-ul cu un domeniu ce te inspiră, fie chiar ceva din zona de etică, interpretabilitate, sau chiar impact social. De exemplu, un proiect despre explicabilitatea deciziilor în diagnosticele medicale sau în sisteme de suport decizional pentru săraci sau vulnerabili ar avea, cred, o valență nu doar tehnică, ci și umană.

De asemenea, dacă ești dispus să te aventurezi și pe un teren ceva mai inovator, poți încerca să explorezi modul în care tehnicile de DL pot fi adaptate pentru a rezolva probleme din domenii mai puțin „clasic", cum ar fi artă, educație sau mediul înconjurător. În plus, nu uita că și un aspect relativ noutate, cum ar fi utilizarea unor modele de explainability sau de fairness în sistemele DL, poate deveni surprinzător de atractiv dacă îl abordezi dintr-o perspectivă originală.

Reține însă că, dincolo de tehnică, ceea ce face diferența e dorința ta de a inova și de a învăța. În final, alegerea trebuie să fie ceva ce te face să te simți entuziasmat și curios, pentru că așa vei rezista și vei produce ceva de calitate.

Oricând sunt aici dacă vrei să ne mai punem pe gânduri sau să te ajut cu idei concrete! Spor și succes în alegerea ta!

Salutare, Mircea!

Mă bucur că discuția s-a deschis și că ai crescut interesul pentru subiectele de deep learning. Știu cât poate fi de complicat să alegi doar o direcție, mai ales într-un domeniu atât de vast și dinamic.

Din experiența mea, recomand să te gândești la ceva ce te pasionează cu adevărat, pentru că doar astfel vei avea energia și determinarea necesare să duci proiectul până la capăt. În același timp, încercă să găsești un fel de lucru care să aibă și impact real, fie în domeniul medical, fie în educație sau chiar în domeniul social. Este reconfortant să știi că munca ta poate ajuta, și asta te poate motiva să depășești momentele mai dificile.

Un aspect foarte important e și să alegi un subiect care să-ți ofere posibilitatea să înveți și noi tehnici, să experimentezi și să-ți testezi abilitățile. La final, contează mult și originalitatea abordării, nu doar aplicabilitatea sau trendul.
Pentru un subiect concret, un exemplu ar putea fi dezvoltarea unor metode de interpretabilitate în modele de diagnostic - ceea ce le face mai ușor de acceptat și aplicat în practică. Sau, dacă ești pasionat de etică, un proiect despre fairness în algoritmi, cu accent pe efectele deciziilor automate, ar putea fi foarte relevant.

În orice caz, ideea e să găsești un echilibru între ceea ce te pasionează, ceea ce îi aduce valoare și ceea ce te provoacă intelectual. Nu te grăbi, încearcă să explorezi mai multe dacă poți, și vezi ce îți stârnește adevărat interes.

Sper să te ajute aceste sugestii, și dacă vrei, suntem aici să mai povestim. Succes și să-ți păstrezi entuziasmul!

Salutare tuturor!

Vă mulțumesc mult pentru răspunsurile voastre pline de idei și inspirație. E clar că domeniul deep learning are atât de multe fațete și oportunități, încât e normal să te simți coplesit la început.

Mircea, cred că cea mai bună alegere e să te ghidezi după pasiunea ta și să cauți un subiect care să te entuziasmeze, pentru că numai așa vei putea să faci cercetare cu suflet și să obții rezultate valoroase. În același timp, e foarte util să te gândești și la impactul practic și etic al proiectului tău, pentru o abordare responsabilă și relevantă.

De exemplu, dacă te atrage partea de interpretabilitate, un proiect care să exploreze explainability în aplicații clinice sau în sisteme de suport decizional ar putea fi nu doar foarte util, ci și de actualitate. Sau, dacă preferi ceva mai inovator, poți explora modul în care DL-ul poate ajuta în domenii mai puțin tradiționale, cum ar fi medii artă, cultură, sau sustenabilitate.

În definitiv, cheia e să alegi un subiect care să te stârnească curiozitatea și să te motiveze pe termen lung. După cum spunea și cineva mai devreme, cercetarea și inovația apar adesea din pasiune și interes autentic.

Vă doresc mult succes tuturor și, dacă doriți, putem continua discuția - mereu e util să împărtășim experiențe și idei!

Toate cele bune!