【新智元导读】吴恩达的斯坦福大学CS230课程可谓鼎鼎台甫，备受深度学习喜好者推崇，其中第八讲主要讲了如何阅读论文、找事情时应该注意什么。Medium上有位小哥将讲座要点做了一番归纳总结，配合讲座视频寓目效果更佳！首先，我建议寓目吴恩达的讲座视频相识更多细节，这是很是有用的。但无论你看不看视频，这篇文章的内容都应该会很有资助。
因此，我试图在这里概述这些建议。讲座视频寓目地址：https://youtu.be/733m6qBH-jI?list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb吴恩达主要分享了两个建议，详细来说就是1、如何阅读论文。2、为机械学习的职业生涯提供建议。
如何阅读研究论文如何通过阅读研究论文实现如何高效，快速地学习。如果你想从学术文献中相识到是否要学习构建一个感兴趣的机械学习系统/项目，或者获取更多知识，并将深度学习作为职业而努力，为了告竣这些目的，你应该做些什么。
详细建议如下：体例一份论文清单：实验建立一份研究论文，中等职位以及您拥有的任何文本或学习资源。阅读计谋：基本上，你应该以平行的方式阅读研究论文;意思是实验一次处置惩罚多篇论文。详细地说，实验快速浏览并明白每篇论文，不要全部阅读，也许你阅读每篇论文的10-20％，就足以让你对手中的论文有一个高条理的明白。
在那之后，你可能需要决议不再某些论文，或者只是挑出一两篇论文来完整阅读。吴恩达还提到，如果你读过了：5-20篇论文（在一个选定的领域，好比语音识别），那么你可能已经有足够的知识来实现一个语音识别系统，但可能还不足举行研究，也不足以处于相关领域最前沿。50-100篇论文：你可能对领域应用（语音识别）有了很充实的明白。
怎么读论文？ 不要重新到尾逐字逐句阅读。详细点说应该： 阅读标题，摘要和数字：通过阅读标题，摘要，关键网络架构图，也许另有实验部门，将能够全面相识论文中涉及的观点。在深度学习中，有许多研究论文将整篇论文总结为一两个数字，不需要通过大量文本形貌。
阅读导言+结论+数字+浏览其余部门：引言，结论和摘要是作者试图仔细总结其事情的地方，以便为审稿人澄清为什么他们的论文应该被接受揭晓。另外，浏览“相关研究”部门（如果可能的话），本部门旨在强调其他人以某种方式与作者的事情联系所做的结果。
因此，阅读这部门可能会有用，但如果你不熟悉相关文献，这部门有时欠好明白。阅读论文但跳过数学部门。阅读整篇文章，但跳过没有意义的部门：伟大的研究意味着我们在知识和明白的界限上公布事物。吴恩达还解释说，当你阅读论文（纵然是最有影响力的人）时，可能会发现某些部门应用得很少或者没有意义。
因此，如果阅读一篇论文而且文中一些内容没什么用（这并不稀有），没关系，最初可以略读。除非，你想要醒目这些内容，可以随后再花更多的时间阅读。阅读论文时，请实验回覆以下问题： 作者试图完成什么事情？使用的方法的关键要素是什么？换了你自己能够接纳什么方法？你想要遵循哪些其他参考？如果你能够回覆这些问题，就说明你对论文有很好的明白。
事实证明，当读过更多论文时，通过训练你会更快地答出这些问题。因为，许多作者在撰写论文时都使用通用的花样。明白论文需要多长时间？对于机械学习新手来说，可能需要一个小时才气明白一篇相对容易的论文，这很常见。
可是，有时你可能会偶然发现需要3个小时，甚至更长时间才气真正明白它的论文。论文泉源：网上有许多很棒的资源。
例如，对于新手而言，语音识别中最重要的论文的博客文章将很是有用。Twitter：令人惊讶的是，Twitter正在成为研究人员相识新事物的重要场所。
重要的机械学习集会：NIPS / ICML / ICLR等。和朋侪交流：找一个社区或一群朋侪，对该领域感兴趣，分享有趣的研究论文。对迈向机械学习职业生涯的一些建议无论你的目的是获得一份事情（大公司、初创公司和高校教职），还是攻读硕士和博士研究生，只需专注于做重要的事情，并将你的事情视为一种计谋，寻找时机做有用的事情。招聘人员一般看重什么？ 机械学习技巧。
有意义的事情：讲明你可以完成事情中的项目。要成为乐成的机械学习工程师，强有力的求职者，一个很是普遍的模式是开发一个T形知识库（既要有横向宽度，又要有纵向深度）。这需要对人工智能中的差别方面有广泛的明白，并至少在一个领域有很是深刻的明白。横向：在这些领域建设基础技术的一种很是有效的方法是通过上课和阅读研究论文。
纵向： 可以通过到场开放相关项目、开源孝敬、研究和实习来构建。选择一份事情：如果想继续学习新事物，那么下面所讲可能是影响你乐成的因素：除了司理之外，专注于相识和评估您将与之互助的团队（您将与之互动的10-30人）。
不要专注于“品牌”：公司的品牌与您的小我私家体验并不是很相关。因此，如果获得了事情时机，请询问将与哪个团队互助，而且不要接受“先进来，我们稍后将分配团队”的说法，因为你最终可能加入的团队可能从事的是你不感兴趣的事。这对你的提升没有资助。
另一方面，如果你能找到一个好的团队（纵然是在一个不知名的公司）并加入，你实际上可以学到许多工具。最后是一些通用建议：学习最重要的工具：倾向于选择能够让你学到最多工具的事物。做重要的事情：从事能够推动世界前进的、有真正价值的项目。
实验将机械学习转移到传统行业中：我们在科技行业已经转变了许多，但我认为最令人兴奋的事情之一可能是在传统行业，因为你可以在这些行业内缔造更多的价值。原文链接：https://medium.com/@mohamedalihabib7/advice-on-building-a-machine-learning-career-and-reading-research-papers-by-prof-andrew-ng-f90ac99a0182。
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