北京科技大学人工智能科学与工程考研经验与心得重点
考研政治方面：
政治我是从暑假开始复习，我本身是文科出身，自认为自己的理论素养还是可以的，再加上前期老师给详细地讲了基础内容和基本的做题方法，所以我直接从1000题入手，整个暑假我应该都是在做1000题，但是这个并不是肖秀荣的1000题，反正要比肖秀荣的简单的多，所以我就先拿来练练手，熟悉一下知识点。大概到9月份吧，考试大纲解析出来以后买来详细地看，然后做肖秀荣的1000题，后期就是肖秀荣八套卷、四套卷。我觉得在11月份以前应该都主攻选择题，主观题并不要急着背，背的早了可能会忘了，而且还不知道重点，到肖八肖四出来以后，背里面的大题我觉得足矣。
考研数学方面：
虽然今年题目比较难，但是高分的也大有人在。我从四月份开始一口气完成了基础阶段和提高阶段的辅导书，并做了两本儿在我心目中最珍贵的笔记，基本上是每天都会拿出来翻看。然后我开始做李永乐老师的全书，上面的题型都是比较经典的题型，因为有了老师讲的内容做基础，做的时候很轻松。从十月份儿开始做历年真题，花了一个月的时间做了从八九年到一五年的真题，留下了几套做为以后的模拟考场用。二刷真题时我用了宇哥的真题大全解，二刷结束后就开始了做模拟题，我做的模拟题有合工大五套卷，宇哥的八套卷，李永乐老师的6+2。到后期基本上是每天上午拿出三个小时来模拟考场做题，第二天上午来批改整理，错题还是挺有价值的，要多多温习。其实对于学数学来说，最百听不厌的就是多做题，你做题多了水平自然提高，巧合的是最终我的考研成绩和我的宇哥八套卷四套卷平均分是基本一致的。11月中旬到12月初：张宇八套卷和四套卷。过程如上！每天接着刷笔记！
考研英语方面：
我从八月才着手练习英语真题，一开始就专注于它，并且我总共反复做了三次。每次完成后，我会认真核对答案，研究译文是如何呈现原文的，深入分析句子构造，思考如何更有效地翻译，这种方式让我收获颇丰，同时也提升了我后续的翻译能力。英语写作对我来说相对擅长，因为在高中时期我就擅长撰写英语作文。我认为，首要之处并不在于文章内容多么出彩，而是视觉上的整洁度——笔迹清楚，段落整齐，尽量避免涂改，这样的作文无疑更具吸引力。接下来是内容层面，背诵模板是必不可少的，尤其是那些高分作文中的经典模板需要熟记于心。同时，务必亲自动笔练习，平时在阅读理解中碰到的好句子可以记录下来，用于作文中，加入个人的独特见解。仅仅依赖模板是无法获得高分的。
考研专业课方面：
计算机基础理论是这个科目的基石。你需深入理解计算机系统的基本结构，包括CPU的工作原理、内存管理、输入输出系统等。对数据结构的理解也不能忽视，链表、树、图、堆栈和队列等基本数据结构的特性及其应用需熟记于心。操作系统的基本概念如进程、线程、调度算法也是必考内容。
编程语言的知识也非常重要，尤其是C++或Java，因它们在人工智能领域广泛应用。理解和熟练掌握面向对象编程的概念，以及如何使用这些语言进行实际问题的解决，将大大提升答题能力。对Python，由于其在AI领域的广泛使用，了解基础语法和常用的科学计算库如Numpy、Pandas和Scikit-learn也是必要的。
再者，数据库管理系统（DBMS）的知识也是考试的重点。SQL语句的编写，关系代数，事务处理，数据库设计（ER模型，范式）等都是必须要掌握的内容。
机器学习和深度学习的基础知识是考试的重要部分。理解各种学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等的原理和应用场景，以及如何训练和评估模型，是这部分的关键。深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络、强化学习等前沿主题也需有所了解。
在学习方法上，我建议先从教材入手，建立全面的知识框架，再凭做题和实践来深化理解。利用在线资源，比如LeetCode、Kaggle等平台进行编程练习，增强实战能力。对复杂的理论，凭观看教学视频或者阅读相关论文帮助理解。定期的复习和模拟测试也很重要，这能帮助你查漏补缺，熟悉考试节奏。
