众所周知，深度学习已在图像处理、自然语言处理、语音识别等领域取得长足进步，并正在渗透到医疗、金融、交通等更多行业。虽然这意味着就业机会将更加广阔。但与此同时，竞争也会更加激烈。
要成为这一领域的佼佼者和引领者，仅仅掌握技术本身是不够的。作为一名开发者，还需紧跟前沿，关注最新的研究动态。
所以我建议大家平时要多花时间，去阅读顶级期刊和会议上的最新技术论文。因为这不仅可以帮助你们深入了解技术发展的方向，还能进一步开拓视野，激发创新思维。
多阅读与学习论文，主要有以下几点好处：
掌握前沿技术进展。通过阅读顶级论文，可以最快速地了解深度学习领域的最新算法、模型、理论和应用，跟上技术发展的步伐。
学习顶尖研究者的思维模式。例如 Yann LeCun 通过构建 LeNet5 开创了卷积神经网络的先河，Hinton 通过预训练技术，解决了早期神经网络训练困难的问题，启发了后来者进行开拓性的技术创新。
开拓研究视野。例如，通过阅读以图文生成为题的最近几年论文，我们可以了解到这个领域如何产生更连贯、语义合理的文本，以及如何控制生成过程等，这能为我们选择感兴趣的研究方向提供指引。
另外，我还想强调论文阅读要采取主动思考和批判的态度，不要被所谓 “顶会” 的标签蒙蔽了眼睛。要细细品味论文的创新之处，区分真正的原创性成果与小修小补之区别。
有鉴于此，今天给大家整理一下，过去 12 年，深度学习领域中那些颇具影响力且值得一读的技术论文，从“深度学习三巨头”到何恺明，从谷歌到MIT，56篇神级论文带大家回顾深度学习这十二年。
以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展，新技术开始探索落地应用，我还为大家准备了《2022 年人工智能白皮书》、三巨头报告以及 12 本深度学习电子书。
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这次我还特意邀请了研究方向为深度学习方向的 panda 老师给大家讲一讲深度学习的知识，这次主要精讲《深度视觉任务 —— 目标检测鲁棒性进展》，时间是 8 月 25 日 20:00 点。
直播内容：
1：目标检测基础
2：检测鲁棒挑战
3：鲁棒防御策略
4：未来展望
panda 老师介绍：
国外知名高校研究员，博士期间在 CVPR\ICCV\ECCV 等国际顶级会议或期刊发表论文 13 篇，其中一作 / 共一论文 7 篇；
并担任 CVPR\ICCV\ECCV\ACMMM 等国际顶级会议或期刊的审稿人。
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