人工智慧成為當下科技發展的代表之一，持續受到了不少追捧，不管你是否是這一專業的學生或者職場人，學習並掌握一項新潮技能總是不會被同齡人淘汰的。我曾經問過別人、也被別人問過關於學習人工智慧（AI）最好的方式是什麼？我應該去閱讀什麼書？我應該去看什麼視訊？嘗試過很多方法，也做了很多的學習路徑規劃。

實際上，人工智慧研究在本質上是學術性的，在你能夠獲得人工智慧的某些細節之前，需要掌握大量的跨各類學科的知識。

不論你找到了怎樣的學習方法，擴充套件閱讀總是必要的，因為當下的一些人工智慧網課普遍忽視了原始論文的相互引用關係與知識圖譜演進過程，忽視了底層技術發展脈絡與演算法之間的關係，忽視了論文實現細節、重要術語及圖表解讀。

同時，原始論文細節閱讀也是網際網路大廠人工智慧崗位面試必考題、淘汰率最大的門檻。

那麼，在學習AI的路上，我該閱讀和理解掌握哪些知識點，站在巨人的肩膀上輕鬆創新呢？別急，今天，給大家推薦一份由開課吧提供贊助的《AI經典學術研究》資料包，從最全論文到細節解讀再到原始碼復現，滿足你在學習AI的過程中必備需求！本號主為大家爭取到了免費名額（前150名，還可以獲得開課吧相關付費課程的報名優惠資格）。

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資深學術論文+精準解讀

提高學習能力

這些論文是由老師盡心挑選的，同時，每篇論文還配以資深老師細節講解，非常適合準備AI入門的學員，特別是想深入學習「深度學習」知識的同學，以下是學術論文展示：

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兩大原始碼 助力復現學習

原始碼一：pytorch-playground-master

• 包含很多網路結構的復現，非常適合想入門神經網路的學員

原始碼二：pytorch-vgg-cifar10

• VGG網路結構的復現，在cifar10資料集上，可以在普通電腦上執行

以上兩大原始碼可以幫助大家在學習的過程中助力復現學習，進行實戰專案，提升自己的理論實踐能力。

學習收穫：

• 掌握AI學習路上核心理論知識

• 提升理論實踐能力，獨立完成專案實戰

• 提高獨立思考和解決專案中解決問題的能力

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