搞AI，在不斷精進自己代碼的同時，更應該提升自己的閱讀能力。需要不斷地閱讀大量的最新、最前沿的論文，也要深紮經典論文根基。因為閱讀論文可以幫助你深入原理，了解AI更前沿的發展狀态，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差別。
就連矽谷大佬吳恩達，都會利用碎片化的時間讀AI論文，吳恩達老師不僅經常讀AI論文，還給我們總結了讀論文的方法。
他認為，我們在讀論文時，要帶着4個問題去讀：
- 作者試圖解決什麼問題？
- 這篇論文的關鍵元素是什麼？
- 論文中有什内容可以“為你所用”？
- 有哪些參考文獻你想繼續研究？
論文對學生群體十分重要
因為學生需要寫畢業論文，大量閱讀可以增加自己的靈感，并且讀優秀的論文，也對自己論文的結構有很大幫助。
論文對找工作的人也有幫助
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，而且一些經典實用的模型也在後續的工作中有巨大的作用。
但是，當我們自己找文章、論文的時候，往往可能不會找、找不全，有些論文需要付費下載下傳，并且這樣很影響自己的學習效率。
不要擔心，我們為你整理了《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、自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、商業智能（BI）、Python全棧等，全AI論文體系。
無論你是機器學習工程師，還是CV工程師、NLP工程師、資料分析師、Python全棧工程師，本資料都可以滿足你的論文需求。
長按識别下方二維碼，備注相應關鍵字，擷取适合你的論文資料。
本号僅限100人
添加備注：【NLP】【CV】【BI】【Python】
擷取相對應的論文資料
論文涵蓋體系全面，下面給大家展示一下大型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）、自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、Python全棧5個大類。
其中，每個大類下，還有N個小類，例如計算機視覺類就有7個小類，囊括了目标分割、目标檢測、圖像标注、無人駕駛等。并且每個小類下還有數篇論文。大概近500篇論文體量。
長按識别下方二維碼，備注相應關鍵字，擷取适合你的論文資料。
長按掃碼添加
本号隻有100個名額
↓ ↓ ↓
擷取方式：備注【NLP】【CV】【BI】【Python】
擷取相對應的論文資料????
另外，将此篇文章轉盆友圈，将另外獲得8份人工智能知識樹圖譜。