计算机研究生学习路线

一、研究方向

研究方向来源:导师指定、咨询师兄师姐继续沿着他们的方向做深入研究、自己选方向。本节主要介绍自己如何选方向。

1.1paperswithcode

首先,进入The latest in Machine Learning | Papers With Code,我们可以看到主菜单栏,点击进入"Browse State-of-the-Art"。计算机研究生学习路线

 接着,可以看到好多专题例如:计算机视觉、自然语音处理等等。以计算机视觉为例,点击进入该专题。

计算机研究生学习路线

 可以发现,计算机视觉下面又有好多子专题,以面部识别为例,点击进入计算机研究生学习路线

 进入面部识别之后,一直往下拖动,就可以看到该专题的文章,当然可以根据自己的需求选择,是最新的文章还在实现最多的文章,paperswithcode这个网站的最大优点就是专题分类,文章与代码一起展现给我们。选择自己感兴趣的文章何代码进行阅读,找到自己的方向。计算机研究生学习路线

计算机研究生学习路线 1.2其他渠道

知乎+B站+CSDN。

至此,恭喜你找到了自己的研究方向。

二、针对自己的研究方向如何学习

主要包括两点:论文、代码

2.1、论文阅读

首先,从知网等渠道阅读相应研究方向的综述类文章,选择几篇层次较高学校的硕博论文只阅读他们的绪论部分,捋清楚该研究方向各类算法的演变何发展脉络,期间肯定会遇到一些疑问多去知乎等平台搜索。接着,重点阅读英文文献。

英文文献可以从以下几个链接中搜索:学术资源搜索(主要是谷歌学术,及其镜像网站);Semantic Scholar | AI-Powered Research Toolhttps://arxiv.org/

针对英文文献无法下载问题:【转载】如何免费下载IEEE文章!_小汪007的博客-CSDN博客

当然也可以去某宝、某鱼上买一些数据库的账号等等,如果学校有那固然很nice。

在阅读英文论文(当然阅读其他文章也建议如此)期间需要注意两点:第一,做笔记。第二:做好文献管理。我一般把阅读的文章都存到Zotero | Your personal research assistant里面去,其他软件也可以。

关于做笔记,我把我导之前强调的分享一下:

1.作者解决的是什么问题? 2.为什么这个问题很有意义? 3.为什么这个问题还没有被解决的很好?难点和实际情况是什么? 4.作者的解决方案是什么? 5.数据集和结果如何? 6.画了哪些图和表?验证了哪些结论?(此处我替网友感谢我导)

这几点里面我个人觉得最重要的就是两点,作者解决了什么问题以及作者的解决方案是什么。强调一下每篇文章都要做笔记,要坚持下来。

恭喜你已经养成阅读,做笔记的好习惯了。

2.2、代码

看文章的目的是需要写文章,而写文章必然要做实验。为了实验你得会代码。话不多说,上链接【完整版】PyTorch入门实战(附课程源码)_哔哩哔哩_bilibili(pytorch版本)

【最完整版】深度学习与TensorFlow2入门实战(附源码和课件)_哔哩哔哩_bilibili(tensorflow版本)

需要了解关于神经网络的一些概念,有些小案里可以对着视频敲一下。当然视频很长,重点看看关于Tensor的操作、神经网络相关概念等。后来我自己在极客时间-轻松学习,高效学习-极客邦买了关于pytorch深度学习实验的课程(不是打广告,不是打广告,要是感觉是这课时长短,案例比较好)关于深度学习目前我知道的代码主要由两部分构成:数据处理部分和网络模型部分,所以新手上车,最好能找到那种可以快速运行的代码。不然会让你很沮丧。当然,网上关于深度学习讲解课程很多,就不一一介绍。大家自行搜索,自行判断。

最后,安利一下,B站里面的学习内容真的很多。

提一点关于服务器租赁推荐,主要是我用过,感觉性价比高智星云 AI Galaxy | GPU云服务器 GPU服务器租用 远程GPU租用 深度学习服务器 | 免费GPU 便宜GPU

至此,你已经看了不少论文也复现了几个算法,恭喜你。下面你可以想自己的创新点,然后开始写作了。

2.3、论文写作

这部分大家可以在网上检索,相关资源很多。我列举一个自己知道的:| CogModal Group

至此,恭喜你已经完成论文写作。进入了人生下一个阶段。

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