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方法与经验
考研资深辅导
2025年02月28日 21:58:37
中国科学院大学人工智能考研经验与复习方法
考研政治方面：
作为一名人文科学专业的学生，我对政治学科稍微有些优势。我个人认为参加政治辅导班确实有帮助，因为教师会帮你系统地整理知识点，使你的复习更有针对性。我自己大约在九月底开始正式学习政治，那时候我主要是根据辅导班老师的讲义，将强调的重点内容背诵一遍，并结合练习题来巩固。我采取的方法是学完马克思主义基本原理后就做相关的习题，而不是按章节顺序进行，这些题目是由辅导班老师提供的历年真题分类汇编，数量相当大，做起题来的确让人感到压力山大！不过，《风中劲草》这本书我还是挺推荐的，尽管我只看了不到两遍。到了冲刺阶段，我疯狂地背诵肖秀荣的四套卷，反反复复背了三遍。对于政治来说，关键就是一个字——背！一个小贴士：你可以边做《1000题》边看《精讲精练》，答案写在草稿纸上，把做错的部分在书上做好标记，多加回顾和理解。
考研数学方面：
我选择的复习资料是《高分指南》，这本书我至少研读了三次。也有人推荐老吕的600题，但由于备考时间紧迫，我仅专注于《高分指南》和一些专家解析。这本指南非常奇妙，它详尽地归纳了知识点，并且每个例题都极具代表性。对于数学复习，理想的顺序应先是高等数学，然后是线性代数，最终是概率论。这是因为高等数学是数学学习的基础，理解和掌握它是后续学习线性代数和概率论的关键。例如，计算连续型随机变量的分布函数，需要用到积分，同样的，求连续型随机变量的期望值，也需要积分知识。此外，线性代数中的概念、定理和推理繁多且抽象，所以最好尽早开始复习并不断巩固。相比之下，概率论的题型较为固定，考研中变化不大，其解题思路更为清晰可见。每年都有考生试图在最后一两个月内临时抱佛脚复习概率，但往往效果不佳。因为到了最后一个月，你需要同时兼顾政治的记忆、专业课的学习，根本没有足够的时间去系统复习一门新课程。所以，概率论在初期就应该列入复习计划。
考研英语方面：
考研英语一定一定要研究透真题！学长学姐的经验都是不要太早做真题，免得后期没题可做。我是从五月底开始接触真题阅读的，先开始的是05-12年阅读，每天两篇，然后把相应的生词摘录出来记忆，同时也把该单词出现的句子相应写出来，以便更好理解单词在句中的意思。一轮阅读只是为了熟悉一下手感，了解真题阅读理解的难度。这八年阅读做完之后，不想进度太快，就把97-04年的阅读快速做了一遍，同时摘录生词，没太注重正确率，毕竟和近几年出题套路还是不太一样的。然后就到了七月中旬，我开始05-12年的二轮真题阅读研究。第二轮阅读我过的很细。一天做四篇阅读，然后接下来四天每天研究一篇，看黄皮书讲解。因为时间比较充足，我把每个阅读的文本全部打印了两份，一份是调好间距，用来逐字逐句手写翻译，然后对照黄皮书的讲解，在我的打印文本中做笔记，并定期复习。另一份就是正常文本，把题目做归类，剪下来粘贴在笔记本上，并把每道题目在文章中的出处也剪下来相应地粘贴在旁边。这项任务工程量很大，很麻烦，一天只能完成一篇阅读，但是为我日后复习真题提供了很大很大帮助。时间不充足的同学还是不要用这种方法啦！暑假期间完成了这项巨大工程，对考研英语阅读套路有了很深的理解。10月份-11月份上旬我把05-12年真题又过了一遍，这时我二轮时的打印文本和真题笔记本就发挥了很大作用。11月中旬到12上旬我打印出英语答题纸，利用每周六下午两点到五点，把13-19年真题做了全真模拟，并像之前一样研究真题，并做题型归类整理，只是删去了手译这一环节。剩下来的一段时间我在反复看做过的真题阅读笔记及错题，并且把难度比较大的阅读整理出来重点关注。算下来05-19年的真题阅读我一共过了四五遍吧，摘录出来的真题词汇也按照记忆法背了好几轮。
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。