08:00 – Jutarnja rutina i pregled literature
Dan počinje kafom i pregledom najnovijih radova iz oblasti AI-a. Portali poput arXiv-a, Google Scholar-a i ResearchGate-a su obavezna stanica. Fokus je na novim arhitekturama, benchmark rezultatima i primenama u realnim okruženjima.
09:30 – Eksperimenti u kodu
Nakon planiranja dolazi implementacija – trenira se model, testira nova loss funkcija ili benchmarkira učinak novog dataseta. Najčešće se koristi Python, uz biblioteke kao što su PyTorch, TensorFlow i Scikit-learn.
12:00 – Diskusije sa timom
Bilo da si samostalni istraživač ili deo većeg tima, brainstorming je obavezan. U laboratorijama se redovno organizuju kratki sastanci sa doktorandima, profesorima i istraživačima da bi se sagledali rezultati i pravci daljeg razvoja.
14:00 – Analiza performansi modela
Nakon treniranja – sledi evaluacija: da li je model generalizovan, gde greši, kako ga poboljšati. Koriste se metrika kao što su F1 score, ROC-AUC, loss curvovi i confusion matrica.
16:00 – Pisanje publikacija i dokumentacija
Dobar model nije ništa bez jasnog objašnjenja. Rad na publikacijama je svakodnevnica – pišu se eksperimenti, metode, diskusija rezultata. Rade se pripreme za IEEE, Springer, Elsevier itd.
18:00+ – Lična AI istraživanja i ideje
Dan se često završava čitanjem knjiga i razradom ideja koje nisu direktno vezane za aktuelni projekat. Mnogi breakthrough momenti dolaze u tišini večeri.
