Lecture3#
这份文档是哈佛大学CS197课程的第三讲笔记，主题为“AI Research Experiences”，由Pranav Rajpurkar主讲。以下是对文档内容的详细解释和分析，以及相应的课程笔记。
课程概述#
目标：介绍如何理解AI领域的研究进展和待解决的问题。
重要性：无论是对AI研究感兴趣的学生、考虑加入新研究实验室的研究生，还是希望向同事介绍AI问题最新进展的行业专家，都需要了解某一问题主题的研究状态。
学习成果#
文献搜索：识别与感兴趣主题相关的论文。
论文阅读：阅读机器学习研究论文并总结其贡献。
阅读方法#
阅读宽度：通过阅读少量的个别研究论文来构建对研究主题的心理模型。
阅读深度：深入阅读个别论文，理解关键工作。
实践示例#
主题：以“深度学习在图像描述生成中的应用”为例。
步骤：
使用Google搜索“image captioning”开始文献搜索。
利用“Papers with Code”资源，这是一个包含机器学习论文、代码、数据集、方法和评估表的社区项目。
记录笔记，摘要关键信息。
阅读宽度的步骤#
基准测试：查看基准测试部分，了解最新的最先进方法（SOTA）。
论文摘要：阅读mPLUG论文的摘要，记录关键信息。
数据集：通过Papers with Code了解图像描述生成的数据集，如nocaps和COCO captions。
阅读深度的步骤#
Google Scholar：使用Google Scholar搜索“image captioning”，寻找综述文章。
综述文章：阅读综述文章的部分内容，如图表、章节标题、贡献点和结论。
笔记：从概述、方法论文摘要、数据集论文摘要和综述文章中提取要点，形成总结段落。
从宽度到深度#
相关研究：阅读最近发表的论文的相关研究部分，了解领域内的传统方法和新兴趋势。
mPLUG和GIT：阅读这两个SOTA方法的相关研究部分，更新笔记。
深入阅读#
初次阅读：接受一开始可能只理解10%的内容，逐步深入。
迭代理解：随着对基础概念的理解加深，逐渐增加对论文的理解。
问题解决链：从引言中提取问题解决链，构建心理模型。
图表和伪代码：利用图表和伪代码帮助理解方法部分。
概念列表：列出不理解的概念和相关论文，逐个攻克。
结论#
自信：通过初次阅读AI论文的实践，建立自信，勇于探索新问题主题。
迭代过程：阅读宽度和深度都是迭代过程，需要不断搜索和重读，笔记有助于构建和交叉验证心理模型。
课程笔记#
研究理解：学习如何理解AI领域的研究进展和空白。
文献搜索：使用Google和专业资源如Papers with Code搜索相关论文。
论文摘要：阅读并总结SOTA方法的论文摘要。
数据集了解：了解和记录关键数据集的信息。
综述文章：利用综述文章快速了解问题领域。
相关研究阅读：通过阅读相关研究部分，了解领域内的研究趋势。
深度阅读：接受初次阅读时理解有限，逐步深入。
问题解决链：从引言中提取问题解决链，构建对论文的理解。
图表和伪代码：利用这些工具帮助理解复杂概念。
概念和论文列表：记录下需要进一步了解的概念和对应的论文。
通过这些笔记，学生应该能够对如何阅读和理解AI研究论文有一个基本的了解，并能够开始应用这些方法来提高他们的研究效率和深度。