同样是硕士毕业,凭什么他年薪百万?原因竟然……

菜鸟学Python

共 930字,需浏览 2分钟

 · 2021-05-07


在碎片化阅读充斥眼球的时代,越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。


搞AI,不少人都进入一个误区,那就是只钻研自己的代码是否精进,而没有注意提升自己的阅读能力。实际上,一个专业的学术研究员或者AI研究员可能需要花费几百个小时来阅读论文,阅读论文可以帮助你深入原理,理解AI更前沿的发展状态,掌握更前沿的技术热点


高效的阅读论文,是一种必不可少的经验和技能。


可很多人在阅读的过程中只是从头读到尾,有的时候浪费了大量的时间还不知道作者到底说了什么。或许你可以尝试从这几个方向入手:

1、对论文的主题以及核心内容进行了解和分析;

2、了解论文的核心思想;

3、深入理解论文、尝试复现。


还有一些朋友自己找文章、论文的时候,往往可能不会找、找不全,有些论文需要付费下载,并且这样很影响自己的学习效率。


不要担心,我们为你整理了【人工智能论文资料礼包】,涵盖了人工智能、机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、商业智能(BI)、Python全栈等AI论文体系

无论你是机器学习工程师,还是CV工程师、NLP工程师、数据分析师、Python全栈工程师,本资料大概可以满足你的论文需求。


 《AI论文体系》

长按下方二维码

获取完整版本免费资料

👇👇👇


AI界论文资源集合现场不要错过





人工智能阶段论文


包含人工智能与机器学习、商业智能(BI)、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、Python全栈5个大类。


其中,每个大类下,还有N个小类,例如计算机视觉类就有7个小类,囊括了目标分割、目标检测、图像标注、无人驾驶等。并且每个小类下还有数篇论文。大概近500篇论文体量。


01

02

左右滑动查看更多内容



部分论文资料展示:


本号主争取到一些名额给我的粉丝朋友,额外赠送8份人工智能知识树图谱,助力你的工作和进阶规划!快快扫描下方二维码领取吧!


《AI论文体系》

长按下方二维码

获取完整版本免费资料

👇👇👇

本号只有一些名额,来领👆

浏览 3
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

举报