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
2025年02月21日 10:15:55
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：
教训：首先，如果你像我一样对政治不敏感，一定要早些开始，最晚也是暑假就开始，10月份之前一定要把选择题拿下，打牢知识点基础，多刷几遍1000题，选择题50分分值很大很重要，我就是选择题没拿下分数才这么低。其次政治不要买太多书，我就是前车之鉴，买的书最多最后分数最低。最后，12月份有很多资料上市，你都能背熟记住自然最好，但建议还是把肖4背的很熟再背其他的资料，不要眉毛胡子一把抓，最后像我一样哪个都不熟。
考研数学方面：
人们常说精通数学就能主宰世界，这话确实不假。数学在考试中起着关键的作用，同时也是最耗费时间的科目。我认为首要任务是深入研读数学教科书，通过完成课后练习来初步掌握知识。接下来，可以进入全面复习阶段，市面上有二李系列和李王系列的复习书籍，我个人更偏向于二李，不过第二年我也参考了李王的书。阅读复习全书是一项艰巨的任务，尽可能多地通读几遍，实际上不需要每个细节都精通，因为一些过于复杂的题目在考试中并不会出现。我在看书时遇到难题，会尝试思考片刻，如果解决不了就会立刻查看答案并分析为何自己未能解答，接着熟记解题步骤。每个人的学习方法各异，关键是找到最适合自己的那种。
到了后期，重点转向大量刷题。我购买了许多习题集，比如张宇的1000题、汤家凤的1600题以及李永乐的660题，其中我做了最多的便是660题，两年内大约做了四到五遍。尽管难度较大，但我从中获益匪浅。坦白讲，我不是个有恒心的人，很多资料刚开始时感到新奇，但真正坚持做完的寥寥无几，这是我的一大弱点，希望大家能引以为戒，不论选择哪本习题集，都要认真完成，彻底理解每一道题，这样才能取得理想的成绩。
最后，冲刺阶段要重视历年的真题，务必多做几遍。我使用空白纸写下答案及解题过程，随后进行修正，后期空闲时多回顾，发现这种方法相当有效。
考研英语方面：
尽管精读英语真题是一个耗时的过程，但它确实是提高阅读能力最有效的方法。我设定了两个基本目标：一是消除所有生词，二是理解文章的框架结构。错误数量并不关键，重要的是能识别出自己的不足之处。为此，我会准备两本笔记本，一本用于记录第二天仍记不住的词汇，另一本则用来摘抄真题中的陌生词汇，之后在每日的单词学习中与词汇书同步复习。随着时间推移，你会发现大部分复习内容都是那些反复难以记住的单词，因此这项工作至关重要。如果时间充裕，为了进一步扩大词汇量和增强阅读技巧，你可以在复习初期挑选一些原创的短篇小说或经济学人等英文杂志的文章来阅读，目标是理解全文并熟悉常见高频词汇。我个人使用的是《华研外语》的真题集，其中包含40篇来自经济学人的节选，因为我在经济和科学类文章方面较弱，所以我首先从这些文章入手，大约读了20篇左右。
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。