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人工智能研究本质上是学术性的。在获得人工智能的一些细节之前,你需要掌握大量的跨学科知识。

那么,阅读原始论文在学习的历程中有多主要?

原文细读是互联网巨头的人工智能帖子面试必考题,也是镌汰率最大的门槛

对于人工智能专业的学生来说,看原创论文,写文献综述是每一个本科毕业设计的必修课,硕士学位的开启;

对于英语,基础薄弱的信息技术从业者来说,读英文的论文是畏难情绪,被排挤。避免阅读第一手原创论文。过分依赖种种网课、博客等拾人牙慧的二手知识,很难看懂高深、前沿、死板的原始论文

现有的人工智能网络课程一般是忽视了原始论文的相互引用关系与知识图谱演进历程,忽视了底层手艺发展脉络与算法之间的关系,忽视了论文实现细节、主要术语及图表解读

阅读低级版本的算法是明白高级算法的主要基石。(例如,YOLO v1-YOLO v2-YOLO v3-YOLO v4)

然而论文太多?英语不能理解吗?算法太高级?代码复制困难吗?杂文献综述?零散不系统?博客翻译不好?如何解决逆境?

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