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論文精講+代碼詳解+代碼實操
囊括NLP/CV領域歷年經典、前沿論文
對許多研究者來說，讀人工智能論文是件痛苦的事兒。
但若要知道自己所在的領域被研究成什么樣了，避不開要讀論文。那么應該如何閱讀一篇人工智能相關的論文呢？
你是否經常面臨這樣的難題：
1、頂會論文越發越多，卻不知道到底應該選擇讀什么樣的論文來讀？
2、總是一字一句的讀，結果讀到后面就忘了前面？
3、很多論文讀下來云里霧里，抓不住重點，效率極其低下？
4、讀讀還行，但是要落地到實際項目中，卻不知道如何下手？
如果你只是盲目追求論文的數量，讀了很多卻和沒讀一樣，不搞明白論文的思路和細節，沒有抓住核心。時間浪費了，又沒有任何收獲。
可能你會說，讀論文好難！！而且現在論文發表質量參差不齊，該如何挑選？對于一些優秀論文，又該如何尋找論文源代碼？如何剖析算法優缺點？如何結合實際應用實施？
別急，針對大家對于論文的要求，我們在經過認真挑選并設計后，從深度之眼推出了我們
設計合理的論文精度模式，帶你跟隨我們完整進行一篇論文的學習
Part1:6大維度統領全文通過提綱挈領，大維度解讀研究背景、研究問題、假設、研究思路和方法、成果及創新點。讓我們了解論文研究的未來方向，通過了解假設條件和研究成果，講解論文的來龍去脈，讓我們對論文的整體思路和框架有所了解，讓學員對本篇論文有一個概貌性的認識。
Part2:論文精講我們挑選了不同領域內經典和前沿的論文進行解讀，詳細講解算法的具體內容，針對論文中所引用的算法是出自什么經典算法的改進進行分析，同時對算法的優缺點、改進方案、論文的創新點、如何做對比論證進行分析。
Part3:代碼詳解對于不同領域，我們會選擇合適的論文配套代碼，講解代碼的結構、運行思路，針對論文中關鍵部分對應的重點代碼段、調參優化的一些經驗等，老師會直接給出代碼運行結果圖
Part4:面試應用指導讀論文，最終的目的一定是要加以應用，我們以導師自身經驗和企業招聘端為例，講解該論文在面試過程中，面試官可能會問到的一些問題。給予項目實戰落地一些建議。
Part5:提供完整資料提供附件內容包括論文原文+中文譯文+學習筆記+提供開源代碼+數據文件的數據文件，及為了讀懂這篇論文可能還需要學習的其他論文資料。
不僅如此，我們針對每篇論文的帶學節奏和同學們的閱讀節奏，設計了符合我們平時看論文習慣的節奏和模式，一周一篇，每周為一個完整的學習周，每一篇論文都對應一位導師進行精講
一周流程
通過觀看錄播視頻，讓我們對論文有個概貌性的認識，讓我們對論文一周內容有大概的安排
Day2預習論文，學習儲備知識在研究論文之前，我們需要對論文有大概的理解，因此我們安排了一天，針對老師布置的任務去通讀論文，同時學習一些研究論文之前需要補充的預備知識，通過完成任務內的自測題，對論文有基本的理解
同時，我們也會安排一場針對論文的話題討論，讓同學和老師針對論文話題進行討論學習，發表自己的觀點
討論主題：
1、多模態情感分析的發展趨勢
2、注意力機制的應用
3、Pytorch實現過程有意思的BUG
4、Python深度學習編程的技巧
5、人臉檢測/人臉識別精度和復雜度如何取舍？
”完成前兩天的任務以后，我們會在第三天提供論文的精講視頻，通過觀看視頻，對論文中最重要的內容進行提取，針對模型/算法/訓練技巧，數據集，試驗，結果分析等，構建講解脈絡，逐一講授分析脈絡中每一塊重要內容，
Day4寫學習筆記在第四天，我們會要求大家完成教學計劃內老師布置的作業，包括閱讀論文和代碼實踐的作業，再寫一篇學習筆記，比如撰寫論文小結、代碼局部替換或優化心得。記錄自己在學習過程中疑難的地方，溫故而知新，加深對論文的印象，提高理解深度
Day5觀看代碼講解第五天，老師會提供視頻，把論文中內重要的代碼全部講一遍，讓我們理解代碼的結構，指導代碼的實現方式和調優技巧
Day6運行代碼
讓大家根據我們提供的資料和代碼先跑一遍，然后再根據老師的思路在此基礎上進行進一步的調優和優化，最終和其他同學們對比結果的差異性，互相學習進步
Day7直播答疑老師在直播期間，會講解一些論文相關的知識點，并解答同學們在學習本篇論文中出現的問題，包括自己在學習過程中當時沒有注意到的點，大家可以在直播當天和老師現場互動
不僅如此，針對問題我們設計了三種維度的答疑
1、導師接受1對1提問，12小時之內保證解決問題
2、每月統一收集問題直播答疑，系統講解重難點
3、微信群助教及時互動，群友互答
論文有哪些？
我們講論文以CV和NLP兩個領域進行了詳細的分類，在選擇具有整體/宏觀性、經典性、基石性paper的同時，還選用了前沿性和熱門且有效方法的paper。首先是兩個方向都需要學習的一篇經典論文
《Deep Learning》
由剛獲得圖靈獎的Yann LeCun, Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton 三位人工智能大師在Nature上發表的深度學習綜述。系統性地講述了深度學習的特點和優勢，列舉了計算機視覺CV、自然語言處理NLP、強化學習RL的相關研究。
CV方向經典篇：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》（AlexNet）
跟隨近幾年卷積神經網絡CNN的快速發展和應用，我們選取了由Krizhevsky和 Geoffrey Hinton 在2012年的開山之作，他曾用名為AlexNet的網絡結構的CNN取得了當時ImageNet比賽冠軍
經典篇：《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》（VGG）
選用了在2014年ILSVRC競賽取得亞軍的VGG網絡，雖然當時競賽的第一名是GoogLeNet，但是VGG模型在多個遷移學習任務中的表現要優于googLeNet。熟悉AlexNet與VGG后學員再研讀后續的ResNet、DenseNet等變型網絡結構的論文能更好的融會貫通。
前沿篇：《Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation》
隨著CV領域目標檢測方向，在近幾年迅猛的發展，在自動駕駛、安防、人臉檢測都有著廣泛的應用。而目標檢測的演化路線主要有兩級式模型和單級式模型。兩級式如RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN等，單級式如SSD
我們首先選取了卷積神經網絡應用于目標檢測領域的開山之作RCNN，為學員再去研究、理解和應用其后續演化變型結構如Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN等就有了堅實的基礎。
前沿篇：《SSD: Single Shot MultiBox Detector 》
是Liu W , Anguelov D , Erhan D等人在2016年的European Conference on Computer Vision上發表的文章，該模型在不同的數據集上，如 PASCAL VOC、MS COCO、ILSVRC，都進行了測試。在檢測時間、檢測精度上，達到了state-of-art 的水平。除此以外，我們還挑選了針對人臉相關的應用：人臉檢測，人臉關鍵點預測，人臉比對，人臉識別，屬性識別等等方向的論文
前沿篇：A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition(center loss)?
前沿篇：Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering（triplet loss）
NLP方向我們抽取了三篇論文講述詞向量的發展，一脈相承，從經典到前沿。
經典篇：《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》?
word2vec是將詞匯向量化，這樣我們就可以進行定量的分析，分析詞與詞之間的關系，這是one-hot encoding做不到的。Google的Tomas Mikolov 在2013年發表的這篇論文給自然語言處理領域帶來了新的巨大變革，提出的兩個模型CBOW (Continuous Bag-of-Words Model)和Skip-gram (Continuous Skip-gram Model)，創造性的用預測的方式解決自然語言處理的問題，而不是傳統的詞頻的方法。奠定了后續NLP處理的基石。并將NLP的研究熱度推升到了一個新的高度。?
經典篇：《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》????
Attention機制最初由圖像處理領域提出，后來被引入到NLP領域用于解決機器翻譯的問題，使得機器翻譯的效果得到了顯著的提升。attention是近幾年NLP領域最重要的亮點之一，后續的Transformer和Bert都是基于attention機制。
經典篇：《Transformer: attention is all you need》?
這是谷歌與多倫多大學等高校合作發表的論文，提出了一種新的網絡框架Transformer，是一種新的編碼解碼器，與LSTM地位相當。
Transformer是完全基于注意力機制（attention mechanism)的網絡框架，使得機器翻譯的效果進一步提升，為Bert的提出奠定了基礎。該論文2017年發表后引用已經達到1280，GitHub上面第三方復現的star2300余次。可以說是近年NLP界最有影響力的工作，NLP研究人員必看！
前沿篇：《A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences》
前沿篇：《fasttext：Bag of Tricks for Efficient Text Classification》
第一篇論文將CNN引入NLP來進行文本分類，巧妙地設計了filter的結構，將n-gram的思想用于NLP，很巧妙。第二篇的思想比較簡單，效果很好，效率很高。
前沿篇：《Siamese recurrent architectures for learning sentence similarity》
該篇論文僅僅是Siamese network的一個使用場景。在Kaggle question pair match和國內的很多NLP比賽中，比賽的冠軍們無一不使用siamese network，該網絡模型在圖像、語音等領域也有廣泛的應用，是非常實用的模型。
從事深度學習自然語言處理的人，能通過這6篇Paper的授課、精讀、代碼詳解和代碼實操，奠定堅實的研究基礎。
學完以后，我可以保證你至少能收獲1?獲得正確的閱讀Paper的方法
2 獲得深度學習領域的研究概貌和前沿知識；
3 洞悉優秀的論文研究團隊的研究方法、思路；
4 細化吸收配套代碼，快速借鑒用于自己的科研上。
5?完成0-1的構建，舉一反三，自主可以高效閱讀和復現更多的論文
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總結
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