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经验与复习技巧
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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：
我从七月起便着手准备政治，每天投入大约一个半小时的学习时间。有些同学可能低估了政治的重要性，但提前复习能为后期的专业课程学习争取更多时间。我个人使用的是蒋中挺的复习全书，不过我强烈推荐肖秀荣的政治教材，因为他的权威性是公认的。我在复习时会把做错的题目整理到笔记本上，临近考试时，我可以根据这些错题来检查自己哪些知识点还没掌握牢固。到了冲刺阶段，我购买了肖八、肖四、蒋五和小黄书，其中肖四的内容必须要牢记于心。进入十一月甚至十二月，你会发现大部分时间都会用来背诵政治。
考研数学方面：
对于数学，个人感觉没必要把课本再过一遍，耗时而且不贴近考研实际情况。直接上复习全书，我是觉得做题的吸收要比我自己看书的效率高。数学150分是考研的大块头，过第一遍要细，刚开始可能会过一遍忘一半，这都正常。复习资料全书我用的是李正元的红皮书，张宇高数十八讲，李永乐线代辅导讲义。如果时间充裕，数学真题可以在整个内容过了两遍后先刷一遍（近20年就可以了），留出最近几年的最后做模拟就可以了。到后面一两个月在刷一遍。数学主要还是在动手，多做。
考研英语方面：
首先就是单词，单词书有很多，其实随意一本涵盖考研词汇的词汇书就可以，每天背一个单元，第二天拿出几分钟重复一下，前期一定要好好背单词，我到强化和冲刺就把单词放下了，但是后来练习写作文的时候发现很多单词都不会写了然后又拿出来单词书每天背了背，所以说单词其实还是很重要的，而且可以每天积累几个好的短语，说不准写作的时候就用上了。其次是阅读理解，一个选择两分，所以考研英语里阅读理解自然是重头戏，然后是翻译，我一开始是把所有的真题的翻译题在一个小本上抄下来然后每一天翻译五个句子，后来发现自己明白句子的意思就是翻译不出人话，再加上有点拖延症就一直没在意，直到考前一个月自己模拟了一次英语真题，发现自己翻译的驴唇不对马嘴，赶紧去用A4纸把真题的所有翻译的正确答案和拆分重新整理了一遍，剩下一个月每天早读的时候读上五句，反复重复，这样会发现自己的翻译水平潜移默化提高了不少，这次考试感觉自己被新题型耽误了很多时间，所以翻译几乎没有读上下文，大体扫了一眼直接翻译的，应该得分也不是很低。
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。
