搞AI，在不断精进自己代码的同时，更应该提升自己的阅读能力。
需要不断地阅读大量的最新、最前沿的论文，也要深扎经典论文根基。
因为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。
这也是优秀工程师和普通工程师的本质区别。
就连硅谷大佬吴恩达，都会利用碎片化的时间读AI论文，吴恩达老师不仅经常读AI论文，还给我们总结了读论文的方法。
他认为，我们在读论文时，要带着4个问题去读：
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作者试图解决什么问题？
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这篇论文的关键元素是什么？
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论文中有什内容可以“为你所用”？
-
有哪些参考文献你想继续研究？
因为学生需要写毕业论文，大量阅读可以增加自己的灵感，并且读优秀的论文，也对自己论文的结构有很大帮助。
大厂更看重算法细节，优秀的论文使你掌握最前沿的知识，增大算法知识储备量，而且一些经典实用的模型也在后续的工作中有巨大的作用。
但是，当我们自己找文章、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
《人工智能全阶段论文资料大礼包》
，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
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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。
另外，将此篇文章转盆友圈，将另外获得8份人工智能知识树图谱。
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