qq_44157835的博客

很多人在研究生毕业之后，都没有学会如何撰写一篇论文，准确来说，只是没有动手去做。其实这件事情其实并不难，因为如果你按照前面的教程一步一步做好，撰写论文，你会发现并不是目的，更像是一个顺水推舟的事情，对之前工作的一种总结。但从具体行动的层面，撰写论文还是有一些技巧，下面我分享一些经验。

当你坚持学习到这一步，并且之前的内容都有跟着操作，那么恭喜你，你已经在脑力层面消化了最难的知识，接下来就是需要你行动的时候了。换句话说接下来就是体力活了，因为路径上要踩的坑你已经趟过一遍了。不要小看这个"体力活"，因为很多人就倒在了执行力不够，导致即使知道方法但不愿意去动手，最终学无所获。这一章节可以理解为**衔接"学习研究方法"和"学习论文写作"的桥梁**。

当我们开始开发复杂模型时，尝试在本地计算机上训练模型通常不是一个可行的选择，因为我们本地的显存都比较受限制，而且也不是所有同学所在的实验室都有显卡资源。因此，比较推荐的方法是**在线上租服务器来训练**。本次教程将学习如何**利用`AutoDL`构建解决方案**，具体来说我们将探索和使用容器实例。这些课程将以现场演示/代码演练的形式进行。我们将首先完成 `AutoDL` 设置，在那里我们将配置并连接到实例，并介绍一些工具，这些工具可以帮助改善开发体验。

学术论文的写作有一个大致的结构，类似于八股文：我们从摘要和介绍开始，以结论或讨论结束。为了有效地写一篇学术论文，我们可以规划其结构以涵盖各部分的形式和结构。在本次课程中，我们将通过机器学习的学术论文来了解它们的结构，特别关注论文的整体结构（章节组织）和写作的局部结构（句子组织）。

提出好的研究想法是相当困难的，特别是当你刚接触一个领域时——这需要对文献中的空白有所了解。然而，产生研究想法的过程可以在阅读一篇研究论文之后就可以开始了。在这次课程中，我将与你分享一套框架可帮助你生成自己的研究想法。首先，你将学习如何应用一个框架来识别研究论文中的空白(别人没研究过)，包括研究问题、实验设计和发现等方面。接着你将学习如何应用一个框架来基于一篇研究论文生成想法，思考感兴趣任务的要素、评估策略以及所提方法。最后，你将学习如何应用一个框架来迭代你的想法，以提高它们的质量。

导读: 当我们开始训练多个具有不同超参数的模型，我们就需要对实验开始进行管理。。我们将使用 Weights & Biases 来演示实验记录和追踪；然后，我们将利用 Weights & Biases Sweeps 对训练超参数进行超参数搜索；最后，我们将使用 Hydra 来优雅地配置我们日益复杂的深度学习应用。本次课程目的在于能够让你了解并实践如何将实验管理工具整合到你的模型训练工作流程中。

什么是PyTorch？我们如何用PyTorch快速实现一个完整的神经网络训练流程？首先阅读官方 Pytorch 教程，然后将完成有关张量 (Tensor)、Autograd、神经网络和分类器训练/评估的练习。有些问题会要求实现几行代码，而其他问题会要求猜测操作的输出是什么，或者识别代码的问题。强烈建议您在参考解决方案中查找问题之前先亲自尝试这些问题。

导读: 在刚迈入科研时，人人都说读论文很重要，但是很少有人能完整地教你应该如何读论文。论文不仅揭示了行业的最新进展和趋势，而且为我们提供了改进技术和解决复杂问题的思路。然而，由于学术论文常常包含密集的技术细节和专业术语，新手可能会觉得门槛较高。本课程旨在真实展示在学习人工智能新领域时所需的步骤，我希望在这门课程结束时，你能够在阅读人工智能研究论文时掌握可以使用的工作流程。

在我们讲解机器学习工作流程的复杂性之前，我想带你了解一些可供你使用的强大编程工具，让你对编程不再感到畏惧。本次课程以实时代码的形式进行，以应对编程的挑战。熟悉编程工作流程需要大量的时间和练习，因此，虽然在本课程结束时你不会神奇地变得更好（你甚至可能比短期内开始时慢），但你将拥有一个宏观的视角，看到高效的工作流程。

该部分介绍AI的最新进展以及在科研各个领域的应用目前AI发展到什么程度了？哪些问题可以尝试用AI解决呢？如何快速构建一个属于自己的AI应用程序？