人工智能高深、前沿又枯燥？那是你还没有掌握最佳的学习方法！

人工智能研究在本质上是学术性的，在你能够获得人工智能的某些细节之前，需要掌握大量的跨各类学科的知识。

那么，阅读原始论文在学习的过程中有多重要？

• 原始论文细节阅读是互联网大厂人工智能岗位面试必考题，也是淘汰率最大的门槛；

• 对于人工智能专业的学生而言，阅读原始论文、撰写文献综述是每一个本科生毕业设计、硕博生开题报告的必修课；

• 对于英语基础薄弱IT从业者群而言，阅读英文论文有畏难、排斥情感。回避第一手原始论文的阅读。过度依赖各种网课、博客等拾人牙慧的二手知识，很难看懂高深、前沿、枯燥的原始论文；

• 现有的人工智能网课普遍忽视了原始论文的相互引用关系与知识图谱演进过程，忽视了底层技术发展脉络与算法之间的关系，忽视了论文实现细节、重要术语及图表解读；

• 读懂初级版本的算法是理解高级算法的重要基石。（例如YOLO v1-YOLO v2-YOLO v3-YOLO v4）

但是，论文太浩繁？英语看不懂？算法太高深？代码复现难？文献综述杂？零散不系统？博客翻译烂？如何解决困境？

本号强烈推荐你参加《计算机视觉研究精讲训练营》，带你读懂论文细节，整理详尽笔记，梳理演进脉络，推导关键公式，洞察纷繁图表，复现完整代码，纵览参考文献，知识降维打击。让你无惧英语、算法、编程和学术门槛，站在巨人的肩膀上轻松创新。

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无论你是没时间读、不敢读、不愿读、读得少、读不懂、读不完、读不精计算机视觉原始论文的同学、需要做研究的学者；还是人工智能岗位求职及在职人员：产品经理、计算机视觉算法工程师、机器学习算法工程师、深度学习算法工程师、人工智能算法测试工程师，这个训练营都十分适合你。

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训练营都适合谁来学？

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训练营里都讲啥？

本次训练营为期3天，精讲解读学术论文，带你轻松掌握CV模型和技术演进的知识图谱。

// 课程讲师

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课程安排与福利

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本次训练营开课时间（10月14/15/16  19:30），希望各位同学报名后：

• 能提前预留好时间，准时参加直播学习；

• 结合自身情况，提前整理好工作或就业中遇到的问题，确保自己能充分利用这次宝贵的答疑时间；

• 可提前和小助理咨询相关学习资料进行预习，确保自己能充分汲取老师所授技术点，并能应用到实际业务中。

最后，希望能和大家开启一段充实的学习历程，愿大家都能突破职场瓶颈，提升竞争力。