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备考诀窍与经验
考研资深辅导
2024年11月02日 02:14:43
北京航空航天大学电子信息考研经验与备考诀窍
考研政治方面：
我曾匆匆浏览了《政治大纲解析》一书，一个月下来记忆寥寥无几。随后我发现一本名为《风中劲草》的关键考点指南，只能在线购买，这本书非常实用，堪称《政治大纲解析》的精华浓缩版。它清晰地标记出了重点、难点、新增内容以及历年考点等，让你能在短时间内掌握大纲的核心要点。在后期的政治复习中，《风中劲草》成了我的主要参考资料，尽管它由三本书组成，其中最有价值的是关键考点部分。另外两本是习题集和答案，但我认为它们不太有价值，因为题目有些过时，过于注重细节。对于练习题，我个人推崇肖秀荣的《1000题》，这套题目的针对性强，题型与真题相仿。
我在复习过程中将《风中劲草》的关键考点和肖秀荣的《1000题》相结合，边学习知识点边做对应的题目，只需做选择题即可，大题的准备留到后期。我用了大约一个半月的时间，从九月底至十一月中旬，完成了这个阶段的学习。至于大题，肖秀荣的预测历来相当准确，尽管他的答案并非完美，但《肖4》是必须背诵的。我有个朋友因未听从我背诵《肖4》的建议而在考试中吃亏，这是一次深刻的教训。背诵大题是一项艰巨的任务，通常《肖4》会在十二月初发布，因此最好提前让专业课和英语达到一定的水平，以便为政治预留足够的复习时间。
考研数学方面：
在暑期前我浏览过一轮教科书，但未进行练习，这样的学习效果并不理想。如果你们计划复习，我推荐直接使用复习全书，如果选择阅读教科书，也应同时配合习题进行。我在七月期间尝试了李正元、尤承业和范培华合著的那本粉红色复习全书，但由于基础知识不够扎实，做起题来异常艰难，这无疑是我考研路上最为煎熬的一段时光。
考研英语方面：
单词我英语是从大三下学期开始的，那时决定要考研后，就买了本单词书—红宝书。第一遍很痛苦啊，发现大部分都不认识，而且记不住，最后还是硬着头皮看了，我个人觉得吧，单词要至少看10遍吧，反正整个考研复习中，学累的时候，就看看单词当做放松了。而且以后会看的越来越快，到后期我可以5天看一遍单词书。现在发现有些人在记单词时，喜欢抄写汉语意思，我个人觉得这个没必要吧。这样有点浪费时间，虽然有个翻译，但是其他的都是阅读，你只要大体读懂就行，而且有些单词是可以根据语境推出来的。阅读；那时也买了本阅读书，星火的阅读100篇，每天做一两篇吧。到后来发现那个阅读和真题有很大差距，因此我觉得的复习还是要以真题为主，什么100篇，200篇的看看就行，看一下文章结构，不用太在意对错。真题；考研英语复习最重要的资料就是真题，这一点也不假。我买的是张剑的黄皮书，做了三遍吧。作文；作文主要是结构和句子。可以背诵一些范文。我就是把老师的30篇范文都背了一遍。然后自己要写几篇，可以总结出一个比较通用的框架，这样考场上直接套用就行了。
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。