中国科学院大学人工智能考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》：中科院(国科大)人工智能学院人工智能考研心得重点与经验
考研资深辅导
2025年03月27日 14:22:08
中国科学院大学人工智能考研经验与心得重点
考研政治方面：
好像在十一月左右我开始了政治理论的复习（尽管我不推荐这种安排），那时候我一边研读精讲精练，一边几乎完成了1000题。关键在于掌握基本知识点，但坦白说，我发现自己连基础知识都没能牢固掌握。短时间内消化这么多内容显然不现实，我意识到我的方法存在问题，我只是急于完成任务，关注大体框架，却忽略了具体细节。做肖四肖八时，我依赖模糊的记忆和一点点机智，选择题成绩还算过得去，我就误以为自己水平不错，实际上远远不够。主要原因就是起步太迟，我强烈建议你们尽早开始，最好从暑假就开始准备！
考研数学方面：
今年的数学试卷呈现了不少新花样，难度也有所提升。备考策略主要是海量练习。早在寒假期间，我就通读了一遍本科生的高等数学教材，这样的课本有助于迅速唤醒我对知识点的记忆。等到三月开学，我便着手处理线性代数的本科教材，每学习一章，就会完成对应的课后习题。五月份时，我已经完成了第一轮课本复习，鉴于时间充裕，我尝试了全面复习资料，却发现无法独立解答所有问题。于是，我深入研究了各种概念，掌握了大量解题策略，并整理出厚厚的笔记，每天早晨都会背诵这些数学笔记。临近暑假之际，我完成了第二轮复习，随后进入了强化阶段，专注于各个专题的实践技巧，接触了各类题目（后来的实际刷题证明，这些题目已经覆盖了所有可能出现的情况，真是老师的明智之选！）。
在复习高等数学时，我使用的是《高数十八讲》，而线性代数则参考了李永乐的《线代辅导讲义》，这两本书我都各自研读了两遍。然后开始做李范的复习全书，这时我的手感已经相当不错了。说到复习全书，有李范的粉红色版本和李永乐的红白色版本，李范的书籍历史更悠久，难度也较大，相比之下，李永乐的版本较为简单，但我个人建议选择李范的。两遍全书刷完后，我开始了真题训练，选用的同样是李范编纂的真题集。我还同时做了数一、数二、数三的历年真题，认为这样做非常有益。
考研英语方面：
我给你们讲讲英语里的套路哈。①先说单词吧，啥也别说了，万丈高楼平地起，重在牢牢打根基哇。单词就使劲背吧，我背过陈正康，背过金凌虹，背过朱伟，以及自己整理的真题单词。我推荐大家跟着朱伟背他的《练练有词》，第一遍虽然有些费时间，不过记得会比较牢，我现在有时候还能想起来朱伟的一些记单词的方法。你们一定要自己整理真题单词，然后反复反复的背。真题单词真的超级重要的，因为一般阅读里的词都会反复出现的。最后呢，我推荐背单词的时候，你制定一个计划，按照艾宾浩斯的遗忘曲线，背一背重复再看看再背新的这样的，滚动着背，会记得比较牢固。②再说说大阅读。真的把单词记得差不多了，把套路学会了基本上ok，最后不会错几个的。书的话我用了两套，张剑的黄皮书，和陈正康的书。学习阅读时最重要的就是仔细，认真。我是三月就开始做真题了，把每一年的每一篇阅读里的每一个句子都翻译了，这样既可以充分理解文章，而且在你翻译的过程中其实顺便就把长难句搞定了，这样对翻译题也有好处的。你们别着急，阅读一定要打好基础呀，哪怕开始一天一篇半篇的都没关系，一定要好好搞明白了。我一共刷了三遍真题，每次都有不一样的感觉，从真题里感受套路，掌握出题人的意图和陷阱。③再说作文，作文我准备的比较晚，大概十月底才开始，背了些大作文小作文，不过记得都不深用起来也费劲，好在最后自己总结出了一套大作文救命模版，超级好用，考试的时候直接就用了，和王江涛那种市面上大家都看的作文书还有区别。不过小作文还是要学一学的，起码格式和开头结尾的套话要背的。对啦，你们在准备作文的时候，不要只背，一定要自己下手练练的，自己定时间写一写。④剩下三十分是翻译和新题型还有完形。
考研专业课方面：
对机器学习，理解并掌握各种算法至关重要。包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、神经网络等。你需明白每种算法的基本原理，知道它们何时适用，何时不适用，并能熟练运用这些算法解决实际问题。Python的Scikit-learn库是一个很好的工具，用于实践和理解这些算法。
深度学习是现代人工智能的核心，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及流行的Transformer模型。你需理解反向传播的过程，以及如何凭优化器调整权重。TensorFlow和PyTorch是两个强大的深度学习框架，凭实践项目，你更好地理解这些概念。
再者，自然语言处理（NLP）也是考试的重点。这包括词嵌入如Word2Vec和GloVe，以及更复杂的模型如LSTM和BERT。你需理解语言模型，情感分析，文本分类等基本任务，以及相应的模型结构和训练过程。
除了理论知识，编程能力同样重要。无论是数据预处理，模型构建，还是结果评估，都离不开编程。Python是最常用的语言，Jupyter Notebook或VS Code是理想的开发环境。好的数据分析能力和可视化技巧也能帮助你更好地理解和解释结果。
阅读和理解相关的研究论文也是必不可少的一部分。它不仅你了解最新的研究成果，还能训练你批判性思考的能力，这对未来的研究工作极其重要。
复习的过程中，建议多做真题和模拟题，凭实践来检验自有的理解和应用能力。参与一些在线课程，如Coursera、edX上的AI课程，或者参加Kaggle竞赛，都能进一步提升实战技能。