Field.pdf计算机不完全学习指南

来源：头条浏览：0 2022-12-22 16:57:01

9月，终于重返校园的同学们将正式进入新阶段。计算机领域的你，可能是刚入门的小白，但需要明确的路线。你可能在研究的道路上努力着，但对未来的研究方向和论文感到困惑；或者以后进入职场，走上社会，听听别人的想法。为此，我们特意做了一个晾衣架满满的入学锦囊《计算机领域不完全学习指南》，希望与你一起在新的学期里乘风破浪，砥砺前行！

必读入学，我想是在为如何入门，如何更深刻地理解自己学习的领域而烦恼，这个时候，当然有必要从书中汲取精华。日本的大海很辽阔，哪本书容易读？这里整理了涵盖机器学习、计算机视觉、NLP、数据挖掘、计算机图形学、语音等多个领域的图书。你想要的，就在这里~

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本书丨成了机器学习的大神。在数学必须用这个词来说“AI”的时代，我们不应理解机器学习是重要算法的核心，数学是理解和改进机器学习算法的必由之路。那么，如何自学机器学习呢？需要什么样的数学基础？从入门到进阶，如何成就大神之路？答案就在微软亚洲研究院机器学习小组高级研究员陈薇提交的这本书里。从机器学习综述、算法优化、理论拓展、数学基础四个方面入手，该书是机器学习的“完整指南”。书籍|计算机视觉的修炼秘宝计算机视觉是从图像和视频中提取数值和符号信息的计算系统。更形象的说，电脑视觉就是让电脑具备像人一样的眼睛，看图像理解图像。微软亚洲研究院视觉计算组主任研究员王井东推荐计算机视觉领域经典文献，分为四大类：总编辑、几何篇、机器学习篇和经典读物。如果你想成为下一个计算机视觉大师，就看看这些计算机视觉领域的修炼秘笈吧。

从入门到高级“链接”自然语言处理( NLP )，NLP秘宝作为人工智能研究的核心领域之一，长期以来备受关注。微软前全球执行副总裁沈向洋博士说：“懂语言的人会打天下。人工智能对人类影响最大的是自然语言。” 现在，很多研究者进入了自然语言领域，希望解决“让机器理解人类语言”的课题。为了更好地学习NLP，微软亚洲研究院自然语言计算组首席研究员韦福如在一定程度上分享了NLP领域的经典书籍和课程。图书|计算机图形学必读的10本图书计算机图形学诞生于20世纪60年代，主要研究内容是利用数学算法在计算机中有效地表示、生成、处理和显示相关的图像和图形。作为计算机应用科学，计算机图形学近年来的飞速发展极大地促进了计算机辅助设计、虚拟现实、游戏、动画、电影特效等行业的发展。微软亚洲研究院网络图形集团高级研究员董悦推荐了一系列必读书籍，包括图形学基础原理、渲染基础与算法、计算几何与几何处理、表观建模等。书籍|语音研究高级指南语音领域的探索和研究已经持续了150多年，从最初的电话通信到语音识别、语音合成、说话人识别等扩展APP，涵盖了信号处理、统计学、模式识别、自然语言处理等交叉领域的知识和技能。微软(亚洲)网络工程院资深语音科学家汪曦在此书中推荐了语音领域的经典书目，涵盖语音研究中的信号处理、语音与语言处理、深度学习研究等多个方面。图书|数据挖掘，你不应该错过的六本书近年来都在关注推荐系统及其相关的基础数据挖掘技术。这六本数据挖掘领域的经典书籍，包括数据挖掘的概念、算法等基础知识以及数据挖掘在不同子领域的具体应用，值得一看。书单|系统了解智能问答和机器翻译，从这两本书中(文末有福利)自然语言理解是人工智能皇冠上的一颗明珠。在大数据、深度学习和云计算的推动下，自然语言理解各领域最近取得了新的进展，创造了无限的机会。《智能问答》和《机器翻译》这两本书分别对智能问答和机器翻译这一具有广泛应用场景的研究领域进行了系统的介绍。书籍| 《分布式机器学习：算法、理论与实践》 ——理论、方法和实践的全面总结(句末有福利)人工智能和大数据时代，分布式机器学习解决了许多最具挑战性的问题。由微软亚洲研究院机器学习核心团队撰写的《分布式机器学习：算法、理论与实践》一书全面介绍了分布式机器学习的现状，深入分析了其中的核心技术问题，讨论了该领域未来的发展方向。书丨迈欣的书架：从程序到创新的微软Azure云计算首席研发经理邹欣在工作之余写的《编程之美》、《构建之法》，在程序员界享有盛誉。邹欣既喜欢读书也喜欢读书，他的日常读物包括很多IT行业的有趣书籍。从编程经典书籍，到软件开发中需要考虑的人的因素，从编程大师的人生经历，到业务创新和管理的故事，您一定会喜欢这本宝书。

除了阅读科研“规律”外，掌握正确的研究方法也是一门学问。如何制定研究计划，如何阅读paper，都很有技巧。各种大人物们的研究方法的集合请看这个“趴”。

你怎么写研究计划？对研究者来说，制定研究计划是必不可少的，但制定研究计划并不容易。如何制定优秀的研究计划？制作中有什么注意事项？本文对研究计划的评价标准和编制中可能出现的问题进行了整理。沈向洋、华刚：阅读科研论文的三个层面、四个阶段和十个问题在微软亚洲研究院“沈老师带你的肝脏论文”暑期科研学校，原微软世界执行副总裁沈向洋博士分享了他阅读和撰写科研论文的宝贵经验。阅读论文包括消极阅读、积极阅读、批判性阅读和创造性阅读四个阶段，包括速读、精读和研究三个层面。阅读有价值的论文可以帮助研究者建立认知模型，找到有价值的研究思路。 Wormpex AI Research副总裁兼首席科学家华刚博士分享了他对初级科研人员如何阅读论文快速成长的思考，并详细介绍了阅读论文应回答的10个问题。如何写出优秀的SIGGRAPH论文有无数，但为自己如何才能写出优秀的论文而烦恼。优秀的论文总是相似的。微软亚洲研究院首席研究员Steve Lin在这篇文章中介绍了优秀和糟糕的论文是什么，以及常见的论文写作标准。希望大家的paper越写越好。学习|NLP领域的第一手方法随着深度学习在图像识别、语音识别领域的蓬勃发展，人们对深度学习在NLP中的价值也寄予了厚望。自然语言处理作为人工智能领域的认知智能备受关注。很多同学进入自然语言领域，期待未来在人工智能方向大显身手。都说“万事开头难”，但如果第一件事成功了，就会产生自信，找到诀窍，今后会越来越好。否则，你可能会很失望，离开这个领域。此间微软亚洲研究院副院长周明提出了他的建议。注意！在研究中，你踩过这些工程的“漏洞”吗？也许你对前人留下的漏洞怀疑人生，也许因为疏于评论，自己也忘记了为什么这么写，也许你有一颗“拼读码就好”的侥幸心理……我们多年研究时踩过的雷这里有一个微软亚洲研究院创新工程组首席开发经理殷秋丰发现的进行计算机研究项目时容易被忽视的工程问题。我希望你很少挖洞，也很少挖洞。鲍，准备好了吗？你还在对博学的问题犹豫不决吗？在申请、博学的过程中要做什么准备，如何克服面临的困难？ ACM和IEEE Fellow、康奈尔大学教授Lorenzo Alvisi以其特有的幽默和幽默风格，希望大家分享自己申请、择校、攻读博士的心路历程，为同学们的博士课程指点迷津。生存之道：博士生17条简单生存法则Next Scientist是一个帮助博士生获得和保持动力、实现毕业、指导行业就业的网站。作者Julio Peironcely是Next Scientist的创始人和编辑，在荷兰莱顿大学PhD期间从事代谢组学和代谢产物鉴定的研究。在这篇文章中，Julio结合自己的经验，对博士生或即将成为博士生的人们提出了17条建议。内容诚实，细节丰富。内容主要涉及博士生面临的压力、导师交往原则、研究项目规划、演讲发表、日常事务处理、社会生活等。

职业规划不论学术成就如何，进入社会时必须在去学术界、产业界、科技公司研究院还是创业等之间做出选择，求职该怎么办？在未来的工作生活中该如何发展？下面这些内容可能会给你一些提示。

对话ACM Fellow周礼栋：博士后，下一站是哪里？《Nature》对全球6000多名博士生进行的调查显示，三分之一的博士生可能会有焦虑抑郁。研究瓶颈、推迟毕业、求职压力、博士职业生涯可以说是“南上加南”。微软亚洲研究院常务副院长、国际计算机学会院士( ACM Fellow )周礼栋在此间谈了他的看法。如何将学术经历整合到求职简历中？走出校园第一次找工作的时候，陈述一下简洁的职务要求，可能会不知道该从哪里着手。如何将你的学术经历“翻译”成适合产业界采用的语言？这份微软研究员Alaina Talboy博士的手记，手把手地教你阅读招聘潜台词，准确匹配自己的经验。计算机专业求职的正确态度，在焦虑不安的就业季，你可能听说过不少诸如“毕业就等于失业”、“计算机专业已经过时，就业市场已处于饱和状态”之类的言论，但计算机专业的了解学生们的疑问后，微软亚洲研究院收集了学生们职业发展关注的几个问题，邀请了不同研究方向的研究员和工程师前辈们，为大家答疑解惑。沈向洋：你给自己的定位是什么？你得到什么？原微软全球执行副总裁沈向洋博士回顾了多年的工作经验，总结了自己在职业生涯中学到的七点教训。请集中精神。要拓展，首先要深入；讲故事很重要。掌握决定收入的可控事物，集中精力关注看得见的东西；走中庸之道。希望这些职业发展的哲学也能受到大家的启发。