學(xué)了一年matlab，我到現(xiàn)在還不會(huì)讀論文~

搞AI，不少人都進(jìn)入一個(gè)誤區(qū)，那就是只鉆研自己的代碼是否精進(jìn)，而沒(méi)有注意提升自己的閱讀能力。實(shí)際上，一個(gè)專(zhuān)業(yè)的學(xué)術(shù)研究員或者AI研究員可能需要花費(fèi)幾百個(gè)小時(shí)來(lái)閱讀論文，閱讀論文可以幫助你深入原理，理解AI更前沿的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，掌握更前沿的技術(shù)熱點(diǎn)。

高效的閱讀論文，是一種必不可少的經(jīng)驗(yàn)和技能。

可很多人在閱讀的過(guò)程中只是從頭讀到尾，有的時(shí)候浪費(fèi)了大量的時(shí)間還不知道作者到底說(shuō)了什么。或許你可以嘗試從這幾個(gè)方向入手：

還有一些朋友自己找文章、論文的時(shí)候，往往可能不會(huì)找、找不全，有些論文需要付費(fèi)下載，并且這樣很影響自己的學(xué)習(xí)效率。

不要擔(dān)心，我們?yōu)槟阏砹恕救斯ぶ悄苷撐馁Y料禮包】，涵蓋了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）、商業(yè)智能（BI）、Python全棧等AI論文體系。

無(wú)論你是機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，還是CV工程師、NLP工程師、數(shù)據(jù)分析師、Python全棧工程師，本資料大概可以滿足你的論文需求。

 《AI論文體系》

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其中，每個(gè)大類(lèi)下，還有N個(gè)小類(lèi)，例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)類(lèi)就有7個(gè)小類(lèi)，囊括了目標(biāo)分割、目標(biāo)檢測(cè)、圖像標(biāo)注、無(wú)人駕駛等。并且每個(gè)小類(lèi)下還有數(shù)篇論文。大概近500篇論文體量。

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