北京航空航天大学电子信息考研辅导培训班全国各号码:《今日汇总》北航人工智能研究院电子信息考研经验与复习诀窍

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年09月15日 16:43:14
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石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








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常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








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常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








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太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








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温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








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金华市(金东区,义乌)








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北京航空航天大学电子信息考研经验与复习诀窍

考研政治方面:

政治的话知识点可以看一下,不过我当时复习前期主要看的是历年真题的选择题,总结了一些常见的陷阱设置,这些选项一般都会重复用来设置干扰项的。大题的只看了一下答题步骤和思路。政治的正式复习是在10月中旬左右开始的,我自己主要看了马克思主义原理的一些知识点,然后重点掌握了肖秀荣出版的模拟题,每个题都看了,也背了一些,肖大大还有本形势政策,可以考虑出了就买,刷一遍还是很快的,千万别放过,打印下来好好做!

考研数学方面:

相信大家都知道要把数学花最长时间,我也是。先说说总体规划吧,7月份之前把课本要过一遍,课后习题当然要做,不过挑着做,随便做做就行,没必要全做。然后7、8月份要刷全书了,我是因为前期有老师带着学过一遍,第一遍的时候错题就不多。到了9月份要开始刷真题了,一天一套吧,然后每个人选择的真题不一样,有的是十年有的是15年,我是全都做了。然后开始一边刷全书,一边刷真题,第二遍要好的多,这时候真心觉得老师讲的很多解题思路和方法都很有用。第二遍真题我是按章节做的,这里每个人做法不同。然后开始第三遍真题,第三遍真题我是按照百分卷做的,就是新买一套题,在重新做一遍,这时候135、140以上很正常了,这时候真题还是有不会的,没办法就是这么坑,做完第三遍第四遍我就开始专门做错题,不会的题。做完错题之后,由于时间关系我只做了近十年的真题。这里建议大家买两个人的真题来看,因为答案有时候会不一样,我说的是解题思路和角度啊。

考研英语方面:

以下是常规考研英语复习方法:现在-6月:背单词+做05-09年真题。背单词最好结合例句一起背,才能学习它的用法,特别是动词和形容词,还有熟词生义。真题必须3个小时完成所有内容,作文和翻译都要做。目前是先看自己的水平。做完之后,阅读和完型的每个句子都弄懂,学习生词,朗读文章,最好能够倒背如流。作文就背范文,总结范文中的搭配和表达,还有阅读理解出现的搭配和表达,记在本子上,这可以成为你自己的表达模板。暑假:背单词+黄皮书150篇基础版+10-13年真题+《黄皮书写作》。黄皮书150篇的阅读,学习生词和搭配,好的句子句型记本子,注意一些评论类的文章,怎么表达观点、陈述理由、举例证明,这些都很好的写作方法,这类文章可以拿来背。《黄皮书写作》里面有作文题目,7-8月,10个星期,至少写10篇大作文、10篇小作文。真题应该可以看到自己的进步。9月-10月:背单词+黄皮书150篇提高版+13-15真题+《黄皮书写作》。多复习你学习过的词汇、句型、搭配。11月-12月:背单词+黄皮书150篇提高版+《最后5套题》+16-19真题+《黄皮书写作》。后期很多时间都放在政治上了,英语时间会压缩,16-17年真题简单很多。真题你们想做几遍就做几遍,做来做去还不如把阅读的材料多读多背两遍,文章理解了,题目就能做出来。阅读理解中的法律类题目比较难,我个人很喜欢《傲骨贤妻》这部美剧,所以很多法律类的知识背景都能理解,建议大家有时间看看律政类的美剧,非常有帮助。另外北京地区的英语主观题确实压分厉害,两年我的客观题只错了2-4分,作文扣的特别狠。这就更需要大家写好作文了。

考研专业课方面:

人工智能基础综合涵盖的内容广泛,包括机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理等多个领域。在机器学习部分,理解并掌握各类算法如线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林以及集成学习等至关重要。对这些算法,不仅要知道它们的工作原理,还要能够熟练运用,解决实际问题。梯度下降、最优化理论也是必不可少的基础知识。

在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是核心内容,你需深入理解其结构与工作方式,尤其是池化层、激活函数、反向传播等关键概念。LSTM和GRU这类改进型RNN的理解和应用也是考察的重点。强化学习的基本思想和Q-learning、Deep Q-Networks(DQN)等算法也需有所了解。

自然语言处理方面,词嵌入模型如Word2Vec和GloVe,以及基于Transformer的BERT模型是重要考点。理解这些模型如何处理文本信息,如何进行情感分析、问答系统等任务,都是需掌握的技能。

至于学习方法,我认为首先是构建清晰的知识框架,将各个知识点串联起来,形成一个整体的理解。大量的实践是提高理解和应用能力的关键,尝试参与开源项目,或者自己动手实现一些小项目。刷题也是非常有效的学习手段,Kaggle上的数据科学竞赛,LeetCode的编程题目都能帮助你提升解决问题的能力。

阅读最新的研究论文,关注AI领域的前沿动态也很重要。例如,在arXiv上追踪新的研究成果,参加学术论坛的讨论,这些都你保持对最新技术的敏感度。

好的时间管理和自律性是保证学习效率的关键。合理规划每天的学习计划,并坚持执行,在繁重的复习中保持高效。

The End