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指南与经验
考研资深辅导
2024年11月29日 01:59:33
北京航空航天大学电子信息考研经验与备考指南
考研政治方面：
政治想要考高分主要是在于客观题，主观题其实最后大家都差不多，拉不开差距，肖秀荣老师的肖四和肖八熟背就可以了，我也是主要跟着肖老师复习的政治，买了精讲精练，1000题和真题，我从8月份开始复习政治，首先是精讲精练看一遍，每天晚上2个小时的时间，其他时间是复习专业课和英语，第一遍看书的时候配合1000题来看。看一章做一章的选择题，单选和多选，然后错的地方在书上找到标注出来，1000题我没有做大题，主要就是拿来练选择题的。第一遍大概用了一个半月的时间，9月中旬开始看第二遍精讲精练，这一遍是重点看马原，毛中特和第一遍时在书上画的重点，其余的可以不看了，第二遍是配合着真题来看，我是做选择题，然后大题看着答案过一遍，之后就是肖八和肖四了，肖四出来的比较晚。之前可以好好地做肖八，我是在上午看着时间做肖八，因为政治是上午考的嘛，大题没有全部写在卷子上，只是写总结的话做的比较快，肖八的大题其实看熟练就可以了，也不需要完全背下来的，当然如果你的时间比较充足，能背下来是最好不过了。肖四的大题是一定要熟背的，我还买了任汝芬最后冲刺试卷，其实内容是差不多的，能背熟一套就可以了，主观题可以在最后冲刺复习，但是客观题是要平时积累的。
考研数学方面：
一直对数学感兴趣，数学成绩也一直挺好，本科学的金融，数学上数学分析啥的，整个大学过去，唯一值得骄傲的就是所有数学都是满绩点。数学这块我用的参考书是李永乐的三套装：复习全书分阶训练、660题、真题。每天三个半小时复习时间按部就班的来，等到各种套卷出来可以选择的做。我当时除了这三套装，还做了张宇最后八套卷，最后四套卷，然后就差不多考试了。针对数学错题，我建议做题做倦了的时候拿出来看，类似题不会做时候拿出来看。
考研英语方面：
首先，确保搜集齐全所需的资源，比如张剑的英语阅读材料，胡敏的语法书籍（可以选择性阅读，主要用来重温英语基础知识），以及过去二十年的英语考研真题解析。别忘了张剑的英语写作教程和新题型专项训练。每天坚持一篇英语阅读并记忆单词，推荐遵循《十七天背诵GRE单词》的策略，即在半个月内迅速多次地重复记忆单词，这种方法在网上可以找到。初期可能会感到有些困难，但只要持之以恒，半个月后你会发现英语变得愈发容易，对此必须有信心。词汇量和复杂句子是根基中的根基！务必掌握单词并练习分析长难句，你需要设定一个目标，在暑假前尽可能多地反复记忆单词。长难句的处理同样重要，对提升阅读理解能力尤为关键，尤其是对于基础较弱的人来说更应重视。
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。