中国石油大学(北京)人工智能硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-中石大人工智能学院人工智能硕士考研备考技巧与经验
考研资深辅导
2025年01月23日 09:32:49
中国石油大学(北京)人工智能硕士考研经验与备考技巧
考研政治方面：
我从九月初启动了政治复习计划，由于课程安排尚早，我觉得颇有成效，周围的同学也是如此反馈。我推荐首要任务是巩固基础知识，以稳固的核心应对各种变化。最初，我选择早晨记忆讲义上的关键点，但我认为全面背诵考研政治大纲全解并不明智，因为内容繁多，难以把握重点。此外，近代史部分我倾向于在每晚睡前浏览，把主要的背诵时间留给其他科目。大约过了两周，我开始做800题。当肖秀荣的四套卷和蒋中挺的五套卷问世时，我极力推荐熟记这些试卷的大题目，因为2017年的考试中有五道大题直接源自这些资料。如果可能，多做一些选择题也很重要，因为选择题是政治考试中真正能拉开分数的部分。
考研数学方面：
数学，我个人认为比较有效的方法可以，第一遍你可以看看课本，熟悉熟悉基础知识，注意一边看书，一边把只是串联起来，我身边的大多数人都在看张宇的视频，据说很有趣，有很多基础的知识讲的也是通俗易懂，如果课本看不下去可以试一试；这是第一遍，第一遍过课本，一定要做一点基础的一点的题目，至于第二遍，我就开始做数学全书，如果你看到数学全书的那些题目，你大部分都不会，不用着急，因为大家都不会，最重要的是做题思路，这个时候就要及时标记自己不懂得地方，数学全书第一遍下来时间会比较久，这个时期我比较建议做一些买全书时送的那个分阶检测，就是看了一节的全书，做一下对应的分解测试的题目，感觉这么配合下来效果比较好，但是分阶测试题目上题目比较多，你可以根据自己的时间和能力确定可以做多少，第二遍做全书的时候如果有很多不懂得地方，看看视频或者教材，弄懂了就好。接下来第一遍全书结束后，开始第二遍，你会发现第二遍全书会用的时间比第一遍少了一些，然后把分阶检测剩下的题目做一下。第二遍结束之后，你基本的知识点和基本的做题思路都有了，这时候就要采用题海战术了，比如660题啊，也可以做张宇的1000题，都可以，总之这个时候就是要多做题，反复做，锻炼你看到题目就有好多套路。一般在十月底或者十月初就开始做真题，张宇一般推荐30年真题，但是我觉得你可以只做近20年的就可以，但是做真题就要给自己在考试的感觉，第一遍按照考试的时间模拟一下，如果时间过了也不要紧，重要的是就是把所有的题目，所有的知识点，做题方法都弄懂了，这是第一遍真题的目的，第二遍真题目的，就是拿到150分，而且不要超过两个小时。在真题做完了之后，可以找一些押题卷，李永乐6+2，张宇最后4套，合肥工大都可以，不要都做，做几套就行，不会也没事，因为都比较难。最后考试一周前，做一下李永乐6+2里面的由历年真题混编的两套卷，严格按照考试时间。
考研英语方面：
我觉得英语最重要的就是真题，你分析个五六遍真不为过。楼主应该是大三上学期考的六级，想着反正明年要考研，那时候看了一个人说，读篇英语文章把他用中文翻译出来，可以提高阅读水平，楼主就这样做，一直到考研，也偶尔会翻译一下，这说实话，为楼主后面翻译和专业英语打了基础，这两项基本都没很准备，全是这打的底子。在复习过程中，我还做了张剑150篇吧，错的很多开始，很崩溃，后来八月份开始看真题，我觉得看晚了，一开始老不舍，但是确实可以六月底就看的。最后一个月准备的作文，有点仓促，楼主一开始挺急的，看那图片作文怕自己主旨分析的对，后来发现这也是多虑了，那时候就会看看作文书上的图片想想寓意，就酱。完形填空也没很练，就把真题上的做了做，反正就翻来覆去的分析真题文章，选项。
考研专业课方面：
计算机学科专业基础涵盖的内容广泛，包括数据结构、算法分析、计算机网络、操作系统等核心模块。其中，数据结构和算法是基础中的基础，它们直接影响到你解决问题的能力和效率。理解并熟练运用各种排序、查找算法，如快速排序、二分查找，以及链表、树、图等复杂数据结构，是必不可少的。建议凭刷LeetCode等在线平台的题目来提升实战能力。
计算机网络主要关注TCP/IP协议栈，理解每一层的功能及其交互过程至关重要。对HTTP、FTP等常见应用层协议，也需有深入的理解。凭阅读RFC文档或者使用Wireshark等工具进行实践操作，理论与实践相结合，加深理解。
再者，操作系统部分，你需理解进程与线程的概念，熟悉内存管理，尤其是虚拟内存和页交换机制。文件系统和磁盘I/O管理也是重要的知识点。这部分内容比较抽象，推荐阅读《现代操作系统》等经典教材，并结合实际操作系统进行学习。
数据库原理虽然不是所有学校的必考内容，但在人工智能领域却十分关键。理解SQL语言，特别是查询优化和事务处理，为未来研究打下坚实的基础。
学习这些内容，我推崇“理解-实践-反思”的循环模式。先从理论上理解概念，凭编程实现或模拟实验来深化理解，凭解题或项目实践，反思自有的理解是否准确，是否能够灵活应用。保持持续的学习和自我挑战，不断拓宽知识面，因计算机科学是一个日新月异的领域。