AI 技术内参
洪亮劼
Etsy 数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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人工智能国际顶级会议 (31讲)
搜索核心技术 (28讲)
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153 | 如何快速学习国际顶级学术会议的内容?

为一线的研发人员提供一个交流的平台
提供具体论文的文献资料
最近已经形成一定系统性的研究成果
论文在会议论文集中发表的长度有区别
论文在会议上的表现形式有区别
对于某一个领域已经追踪了一段时间的人,是最前沿的讨论平台之一
不推荐给初学者
提供具体论文的文献资料
学者已经总结好的最近已经形成一定系统性的研究成果
如果是初学者,建议从讲座入手
浏览获奖论文以及获奖作者的附带研究
追踪学者或研究组
通过论文内容的类别进行区分
对于报告论文和非报告论文,可以先关注报告论文
针对长论文和短论文,可以首先关注长论文
邀请演讲或主题演讲
研讨班
讲座
区分最优秀的论文和一般的论文
简要地介绍了如何在这些内容中进行快速筛选
讲了顶级会议的内容架构
研讨班
讲座
论文
有价值的内容形式
核心内容是收录的论文
小结
如何精选内容
顶级会议的基本内容架构
如何快速学习国际顶级学术会议的内容?
参考文章

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

我们在专栏中已经多次分享了计算机科学(特别是机器学习、数据挖掘和人工智能)领域顶级学术会议的会议论文,向你介绍了这些会议中一些最新的学术和研究成果,希望这些内容能够起到抛砖引玉的作用。
最近今年,随着机器学习和人工智能的逐渐火热,越来越多的研究人员投入到这些领域中,这些顶级会议的投稿论文数和收录稿件数都成倍增长,不少会议会有几百篇论文被收录。这就给希望学习这些论文的人,不仅是初学者,甚至是长期在这些领域工作的研究人员和实践者,都带来了不小的挑战。
现实情况下,尝试去看完一个会议的所有论文是不现实的,从某种程度上看也是不必要的。那么,怎样才能从这些会议中快速地、有效率地吸收到更多的内容呢?想要事半功倍地学习顶级学术会议的论文,究竟有没有什么方法可以帮助我们实现这个目的呢?
今天我就结合自己的经验,和你分享如何快速学习顶级会议的内容。

顶级会议的基本内容架构

在学习任何顶级会议的论文内容之前,我们其实最需要了解的就是这些会议本身有什么规律,或者说会议的内容安排上是不是遵循了一定的逻辑架构。这里,我们首先来看一看这些顶级会议在内容安排上的规律。
毫无疑问,所有顶级会议的核心内容是收录的论文。这一点,我已经反复提及了。有一个细节可能是初学者容易忽视的,那就是很多会议都对收录的论文进行了区分,用于区分出最优秀的论文和一般的论文。
这种区分一般有两种形式。第一种形式是论文在会议上的表现形式有区别。最优秀的少量论文是时长 20~30 分钟的演讲报告,而其他大量的论文是时间很短的报告,或者有的会议干脆就没有这些论文报告时间。第二种形式是这些论文在会议论文集中发表的长度有区别,这也就有了所谓长论文短论文的区分。通常情况下,长论文是 8~11 页,而短论文则是 2~6 页不等。
除了收录的论文以外,顶级会议往往还有很多精彩的内容。你可以关注的第二个有价值的内容形式是“讲座”(Tutorial)。“讲座”的形式常常有半天的、全天的,以及超过一天由几个研究者针对某一个特定主题的集中式分享和讨论。一般来说,“讲座”往往是一些最新的热点问题,但同时有了一整套阶段性的成果,这时候,在这个领域有突出贡献的研究者,就利用“讲座”的模式把这些内容给总结出来进行分享。
第三种你可以关注的内容形式就是“研讨班”。“研讨班”是针对某一个特定的近期热门的主题,由一些学者或者工程师组织的小型会议。和“讲座”一样,“研讨班”往往也是半天到一天不等。“研讨班”被认为是小型会议,因此有时候也还会收录一些论文。然而,这些论文的数量和质量都有很大的差别。
从组织的角度来讲,“研讨班”的目的主要是吸引更多人对某个主题的关注,以及给目前针对这个主题工作的研究者们提供一个交流的场所和平台。从这个角度来讲,很多“研讨班”分享的内容可能都是“还在进行的工作”(Work In Progress)。所以,“研讨班”所关注的热点往往比“讲座”还要激进。近年来,机器学习和人工智能的热点越来越多,有的会议有多达十几个甚至二十几个“研讨班”在大会期间举行。
最后,还有一个可以关注的则是很多会议和研讨班中都有的“邀请演讲”(Invited Talk)或者叫作“主题演讲”(Keynote Talk)。如果是亲自参加这些会议或者有视频录像,那么这些演讲往往还是值得一听的。从会议组织的角度来说,这些演讲往往是邀请在本领域有重大贡献的学者或者是相关领域的权威学者。因此,通过这些演讲,我们可以了解到这些领域的重要学者都在针对什么问题进行思考,以及他们眼中这些领域的发展方向是怎样的。
上面介绍了几个顶级会议值得关注的点,需要注意的是,并非所有会议都有“研讨班”或者“讲座”。

如何精选内容

了解了这些顶级会议内容的一个基本架构以后,我们现在来聊一聊如何从这些不同形式的内容中精选出你可以学习的信息。
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学习国际顶级学术会议的内容对于机器学习和人工智能领域的学习者来说是一项挑战。本文介绍了如何快速有效地吸收这些会议的内容。首先,会议的核心内容是收录的论文,其中最优秀的论文通常以演讲报告形式呈现。此外,还有讲座和研讨班,涵盖了最新热点问题和阶段性成果,以及邀请演讲,由领域重要学者分享其对问题的思考和领域发展方向。了解会议的内容架构和规律对于快速学习至关重要。在精选内容方面,可以通过筛选论文、关注特定主题、追踪学者或研究组等方式进行快速筛选。对于初学者,建议从讲座入手,因为讲座是学者已经总结好的最近形成一定系统性的研究成果。最后,对于研讨班的内容,建议初学者甄别哪些内容值得细看哪些内容可以忽略。总体来说,本文为读者提供了快速学习顶级会议内容的方法,帮助他们在海量的会议内容中找到自己感兴趣的信息。

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全部留言(4)

  • 最新
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  • sky
    先看摘要和introduction,看是否对该论文真的感兴趣,再看conclusion,看论文的结果讨论是否对自己有启发,如果感兴趣再详细精读,但是有个问题是,怎么样才算把一篇文章彻底读懂了呢,公式的每个细节都需要弄明白吗?
    2018-06-02
    5
  • 崔伟协
    先看摘要和introduction,看是否对该论文真的感兴趣,再看conclusion,看论文的结果讨论是否对自己有启发,如果感兴趣再详细精读,但是有个问题是,怎么样才算把一篇文章彻底读懂了呢,公式的每个细节都需要弄明白吗?
    2019-12-03
    1
  • Bo
    洪老师实力派,能不能说一下第一次写KDD之类的英文paper经验,该怎么写?框架,思路,组织语句等等,非常需要哈😄
    2018-06-01
    1
  • 米乐乐果
    非常受益,授人以渔😁
    2018-06-01
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