想知道怎样才算混进AI圈？可以说是非常急切了
全文共1757字，预计阅读时长2分钟
在这个AI大火的时代，业界跟风而行，学界当然也在随风而动。不少小伙伴已经摩拳擦掌，准备写一篇关于AI的毕业大作了。
不过，听说身为大四狗的你，虽然已经做了开题答辩，却还在为毕业论文抓耳挠腮？
听说，不是大四狗的你，看到学长学姐的苦苦挣扎，茫茫然而不知所措？
是时候看看学界大佬们的论文找找灵感了。做学术，当然爬到在巨人的肩膀上。
权威会议和期刊，我们找这些
机器学习是人工智能研究领域最重要的一部分，写AI论文，首选机器学习。
对于计算机领域来说，论文发表的重点在会议，而非期刊。因此，期刊论文大多数都为二次发布。要读论文，那当然首先得在会议中找。计算机科学的publication最大特点在于：极度重视会议，而期刊则通常只用来做re-publication。大部分期刊文章都是会议论文的扩展版，首发就在期刊上的相对较少。
以下为在AI领域较有影响力的部分会议：
机器学习领域会议有：STOC、FOCS、COLT、NIPS、ICML、AISTATS、UAI。
其中STOC、FOCS是计算机领域的顶级会议，但凡能入选的论文都是传奇级别，论文接受率都在40%左右。从清华大学本科生钟沛林以第一作者身份撰写的论文被STOC 接收的新闻轰炸整个CS圈，便可见一斑。
而比两者稍次一些的会议则是COLT、ICML及NIPS。
大名鼎鼎的神经信息处理系统大会（Neural Information Processing Systems，NIPS）每年都能汇集来自计算机科学的专家和专业人士，其讨论范围涵盖神经科学、机器学习、计算科学、信息处理、神经计算和神经系统。
COLT受众较少，论文影响力普遍不如后两者大，但相对来说被证有错论文要少很多，论文评论平均质量比ICML及NIPS高。AISTATS和UAI则属于小会议，虽然其对于实验的要求较低，但有一定参考价值。
JACM是整个计算机科学中最好的期刊，是ACM的官方学刊，受到最广泛的尊敬。但由于该刊宣称它只刊登那些对计算机科学有长远影响的论文，因此其不可避免地重视论文理论而非实验。
而CACM更像一本杂志，有高深理论，也有科普文章，虽然因为这样的安排使得其学术性有所下降，但更适合处于初级者的我们进行学习。
除了机器学习，最早被运用到商业领域的信息检索和数据挖掘也是人工智能研究的两大热门。
包括的会议有：SIGKDD, ICDM,CIKM,WSDM, SIGIR
SIGKDD是ACM在数据挖掘领域的顶级学术会议，近年来也专门为信息检索开拓了新的单元。每年都吸引着超过2000位来自世界各地的顶级学者，以及知名企业代表前来参加。然而，大会的论文接收每年却仅约200篇，接收率不超过20%。
而如果要集中检索“信息检索”方面的论文，SIGIR及WSDM都是很好的选择。其中，SIGIR是信息检索的顶级会议，WSDM则是一个将信息检索与数据挖掘结合的会议，包括在论文筛查时，两个方面的专家均会参与同一作品的审核。
至于数据挖掘的期刊，小芯推荐IEEE Transaction on Knowledge and DataEngineering和ACM Transactionson Database Systems。
就刊物的选择而言，大部分ACM Transactions都是本领域最好的刊物或最好的刊物之一。而IEEE Transaction on Computers则为IEEE在计算机方面最好的刊物，更加关注计算机工程而非计算机科学，与ACM的侧重点不同。
跟进热点我们找协会
想要学习AI，跟进学术热点和重大新闻，各种协会官网便能助你一网打尽。一般来说，所有的协会官网，都会有协会新闻、出版物列表以及电子图书馆，是增长见识、紧跟潮流的不二之选。
国际人工智能协会(http://www.aaai.org)，前身为美国人工智能协会，目前是一个非盈利的学术研究组织，致力于推动针对智能行为本质的科学研究。它是人工智能领域的主要学术组织之一，在全球有超过6000名会员。该协会主办的年会AAAI会会在每年各大会议发表物中评选出年度最佳论文，是一个主要的人工智能学术会议。
计算机协会(http://www.acm.org)特指美国计算机协会，是一个科技教育组织，也是世界上第一个科学性及教育性计算机学会，总部设在美国纽约。截至2007年，计算机学会已经拥有100多个国家和地区的超过83，000名专业会员，他们来自企业、学术机构和政府组织国际。
其中，素有“计算机界的诺贝尔奖”之称的图灵奖也由计算机协会设立并颁发，专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。
除了这两位学界巨头以外，许多国家和地区的人工智能协会的网站中，都可以挖出一些有料的东西。不过，有一点需要注意的是，中国的协会不叫中国人工智能协会，而叫人工智能学会。
读芯君开扒
当我们在看论文时，我们看什么？
当我们在看论文时首先要明确自己的目的为何。是需要了解一个知识？还是需要调查研究领域背景？或是学习其思维模式和实验方法？只有明确了自己的方向，才能有的放矢，寻找自己需要的论文。
当然，阅读论文也是有模式化流程的，那就是精读摘要，略读前言，细看图表，分析结论。同时，要注意文献追踪，吃透作者引用的数据及原理哦！
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我们一起探讨AI落地的最后一公里
作者：羊习习
参考文献链接：
https://www.zhihu.com/question/38424588/answer/76370455
https://www.cnblogs.com/xiaopanlyu/p/4701169.html
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