专栏名称: 机器学习算法与Python学习
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手把手带你掌握计算机视觉原始论文细节阅读

机器学习算法与Python学习  · 公众号  ·  · 2020-10-13 10:30

正文













人工智能研究在本质上是学术性的,在你能够获得人工智能的某些细节之前,需要掌握大量的跨各类学科的知识。


那么, 阅读原始论文在学习的过程中有多重要?


  • 原始论文细节阅读是互联网大厂人工智能岗位 面试必考题 ,也是 淘汰率最大的门槛

  • 对于人工智能专业的学生而言,阅读原始论文、撰写文献综述是每一个本科生毕业设计、硕博生开题报告的 必修课

  • 对于英语基础薄弱IT从业者群而言,阅读英文论文有畏难、排斥情感。回避第一手原始论文的阅读。 过度依赖各种网课、博客等拾人牙慧的二手知识,很难看懂高深、前沿、枯燥的原始论文

  • 现有的人工智能网课普遍 忽视了原始论文的相互引用关系与知识图谱演进过程,忽视了底层技术发展脉络与算法之间的关系,忽视了论文实现细节、重要术语及图表解读

  • 读懂初级版本的算法是 理解高级算法的重要基石 。(例如YOLO v1-YOLO v2-YOLO v3-YOLO v4)



但是,论文太浩繁?英语看不懂?算法太高深?代码复现难?文献综述杂?零散不系统?博客翻译烂?如何解决困境?


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