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近千篇机器学习&自然语言处理论文!超全面!

iNature • 2 周前 • 20 次点击  

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:

  1. 作者试图解决什么问题?

  2. 这篇论文的关键元素是什么?

  3. 论文中有什内容可以“为你所用”?

  4. 有哪些参考文献你想继续研究?

论文对学生群体十分重要

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。

论文对找工作的人也有帮助

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,全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,本资料都可以满足你的论文需求。


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论文涵盖体系全面,下面给大家展示一下大型AI界论文资源集合现场。


《人工智能全阶段论文资料大礼包》


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。

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