搞AI，在不斷精進本身代碼的同時，更應該提高本身的閱讀能力。須要不斷地閱讀大量的最新、最前沿的論文，也要深扎經典論文根基。由於閱讀論文能夠幫助你深刻原理，理解AI更前沿的發展狀態，掌握更前沿的技術熱點。這也是優秀工程師和普通工程師的本質區別。算法
就連硅谷大佬吳恩達，都會利用碎片化的時間讀AI論文，吳恩達老師不只常常讀AI論文，還給咱們總結了讀論文的方法。機器學習
他認爲，咱們在讀論文時，要帶着4個問題去讀：學習
做者試圖解決什麼問題？人工智能
這篇論文的關鍵元素是什麼？資源
論文中有什內容能夠「爲你所用」？數據分析
有哪些參考文獻你想繼續研究？class
論文對學生羣體十分重要全棧工程師
由於學生須要寫畢業論文，大量閱讀能夠增長本身的靈感，而且讀優秀的論文，也對本身論文的結構有很大幫助。效率
論文對找工做的人也有幫助原理
大廠更看重算法細節，優秀的論文使你掌握最前沿的知識，增大算法知識儲備量，並且一些經典實用的模型也在後續的工做中有巨大的做用。
可是，當咱們本身找文章、論文的時候，每每可能不會找、找不全，有些論文須要付費下載，而且這樣很影響本身的學習效率。
不要擔憂，咱們爲你整理了《人工智能全階段論文資料大禮包》，涵蓋了人工智能、機器學習、天然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、商業智能（BI）、Python全棧等，全AI論文體系。
不管你是機器學習工程師，仍是CV工程師、NLP工程師、數據分析師、Python全棧工程師，本資料均可以知足你的論文需求。
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論文涵蓋體系全面，下面給你們展現一下大型AI界論文資源集合現場。
《人工智能全階段論文資料大禮包》
包含人工智能與機器學習、商業智能（BI）、天然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、Python全棧5個大類。
其中，每一個大類下，還有N個小類，例如計算機視覺類就有7個小類，囊括了目標分割、目標檢測、圖像標註、無人駕駛等。而且每一個小類下還有數篇論文。大概近500篇論文體量。
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