人工智能入门论文推荐?

Question

我是一名本科生 今天开设了人工智能课程 老师让我们研读一篇人工智能 有没有什么简单入门级别的人工智能论文推荐
最好是以下几篇中的一篇

Answer 1

你可以看看这个英文原文：https://blog.re-work.co/ai-papers-suggested-by-experts/

Answer 2

标题	基本描述	网址
A Few Useful Things to Know About Machine Learning	介绍了机器学习中的一些基本原则和技巧，包括数据准备、特征工程、模型选择、正则化等。	https://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pdf
Deep Residual Learning for Image Recognition	提出了一种深度残差网络（ResNet）结构，成功解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和过拟合问题，并在ImageNet数据集上取得了领先水平的图像分类结果。	https://arxiv.org/abs/1512.03385
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning	提出了一种使用深度强化学习算法（Deep Q-Network, DQN）玩Atari游戏的方法，并取得了比人类玩家更好的游戏效果。	https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf
Generative Adversarial Networks	提出了一种生成对抗网络（GAN）结构，通过两个神经网络相互竞争来实现高质量的图像生成任务。	https://arxiv.org/abs/1406.2661
A Survey of Deep Learning: Platforms, Applications, and Research Directions	综述了深度学习的发展历程、常用平台和应用领域，并展望了未来的研究方向。	https://www.researchgate.net/publication/305307220_A_Survey_o...

Answer 3

1、"Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" by Volodymyr Mnih, et al. 这篇论文介绍了一个基于深度强化学习的算法，使得计算机可以通过学习来玩 Atari 游戏。

2、"A Few Useful Things to Know About Machine Learning" by Pedro Domingos. 这篇论文介绍了机器学习的一些基本概念和技巧，对于刚开始学习机器学习的人来说非常有用。

3、"ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" by Alex Krizhevsky, et al. 这篇论文描述了一个使用深度卷积神经网络的图像分类算法，该算法在 ImageNet 图像识别竞赛中表现出色，对于理解深度学习中的卷积神经网络非常有帮助。

4、"The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks" by Andrej Karpathy. 这篇论文探讨了循环神经网络在自然语言处理和其他领域中的应用，同时介绍了 RNN 的一些基本原理。

本文参与了SegmentFault 思否面试闯关挑战赛，欢迎正在阅读的你也加入。

Answer 4

1. "A Few Useful Things to Know About Machine Learning" by Pedro Domingos - 这篇论文介绍了有关机器学习的一些重要概念和技术，并强调了实际应用中的一些有用技巧。
2. "The Unreasonable Effectiveness of Data" by Alon Halevy, Peter Norvig, and Fernando Pereira - 这篇论文探讨了大数据对机器学习的重要性，并说明了为什么数据的质量对于训练准确的模型至关重要。
3. "Deep Learning" by Yann LeCun, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton - 这篇论文介绍了深度学习的概念和应用，该技术已经在计算机视觉、自然语言处理和其他领域取得了显著进展。
4. "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" by Volodymyr Mnih et al. - 这篇论文介绍了一种使用深度强化学习算法训练智能体玩Atari游戏的方法，该方法在游戏水平上取得了超越人类的成绩。
5. "A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods" by Cameron Browne et al. - 这篇论文介绍了Monte Carlo树搜索算法及其应用，该算法已经在人工智能游戏和棋类游戏中取得了很好的结果。

希望这些论文能对你入门人工智能有所帮助！