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复习技巧与经验
考研资深辅导
2025年01月02日 18:52:08
中国科学院大学人工智能考研经验与复习技巧
考研政治方面：
关于政治学习，无非就是遵循一定的方法。在复习时，我主要依赖考试大纲（就是那个红色封面的）、肖秀荣的1000题、风中劲草资料、历年真题集以及肖秀荣和任汝芬的最后四套模拟题。其中，我侧重于风中劲草、真题和肖秀荣的四套卷。由于我是文科背景，所以在政治上并未投入过多精力。大纲发布后我才着手准备，初期阶段主要是做1000题和研读大纲，做得比较马虎。1000题的作用在于帮助我们理解和掌握大纲内容，很多题目直接从大纲摘录并设计成填空选择题，技巧性不强，用来练手倒是挺合适。
实际上，到了后期，每个考生的政治知识点记忆大同小异，因为关键的时事热点就那么些，无论试题如何变换，都无法脱离这些重点。不得不提的是，肖秀荣的四套卷预测能力惊人，年年都能命中不少考点！尽管我一直强调教材的重要性，但实际考试后，我觉得适当信赖一些押题也是有益的，哈哈。毕竟，到最后，主观题大家都相差不大，真正拉开差距的是选择题部分，无论是单选还是多选，难度不小，稍有不慎就可能答错。因此，教材仍然是需要认真阅读的。
考研数学方面：
我备考用的是高分指南，这本书至少反复做了三遍，也有说老吕的600题挺好的，无奈准备时间有限，只看了高分指南和名家详解。高分指南是一本神奇的书，知识点总结的很到位，例题每一道都是经典。数学最好的复习顺序是先复习高等数学、再复习线性代数、最后复习概率论。这样做的依据是高等数学是数学基础，线性代数、概率论的学习都要建立在充分理解高等数学基础之上，像概率里面，求连续型随机变量的分布函数，大家还有印象吧，用什么求，用积分，求连续型随机变量的期望用什么，也要用积分。另外线性代数里面的概念、定理、推理特别多，而且都特别抽象，因此线性代数尽量提前复习，反复记忆。而概率论部分的题型相对较少，考研试题能出的花样不多，相比较它的题目更加的有迹可寻。历年都有这样的学生想到最后一两个月突击复习概率，可是这部分学生都吃亏了！最后一个月要看的东西太多了，政治你不看不背行吗，专业课你不看行吗！而这时要从头到尾复习一门课，根本就忙不过来。所以说，在基础阶段同样要复习概率。
考研英语方面：
说心里话，我的英语很差，大小作文其实算是我的提分项，我是从8月开始看英语的，我没有刻意的背单词，而是在真题阅读中将不会的单词，尽量全记住，推荐真题使用张剑的黄皮书，其他版本几乎都不如这个，我先用将近一个月的时间（9月15号前吧）把历年真题里的翻译，从头到尾好好的做了几遍，很多难句也就是在这里搞清楚了，对我以后做阅读有很大帮助，很多老师推荐先练习阅读A，在搞定阅读A的基础上，可能其他的句子就全搞定了，但我有毛病就是做阅读A时往往直接奔着后面的题目去的，没有足够的耐心理解句子，所以就先从翻译下手了，而且，历年的翻译难度变化不是非常大，当然以上只是个人意见，但考研一定注意长难句，至于作文我是在考前10天左右准备的，我写模板然后修改让我形成了几套自己的模板，然后找各种论题往里套，多多练习，以真题为主，或者说只用真题搞会真题就够了。
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。