山东大学人工智能考研经验与心得重点
考研政治方面：
政治的话我就全部都是买了肖秀荣的书。一些书籍就是《知识点精讲精练》《1000题》从8月中旬就开始看吧，每天给大约一个半小时的时间在政治上面，然后就是每天看一个章节然后就会去做相对应的1000题上面的题目。建议大家用铅笔做，然后就只要在答案那里做个标记就行了。这样做的原因是1000题应该是要做个三遍左右才能很好的掌握下来。就这样第一轮看完《知识点精讲精练》《1000题》的时间大约是在10月左右。这一段时间就是了解下，知道能考什么东西，心里有个大致的方向就行了。第一轮政治结束后，就开始第二轮了，这轮的政治是最重要的了。这次也是两个结合起来做，但是《知识点精讲精练》上面的知识一定要自己理解，不要全部都背，不要全部都背，不要全部都背。重要的说三遍。自己理解了，然后就只要背一点点那些重要的知识点，和一些时间点发生过什么事情，两个理论之间的区别。形势与政策，这个可以放到冲刺的时间来吧。
考研数学方面：
数学方面：9月份主要是对高数、线性代数、概率论三门课查缺补漏，哪部分学的不好就重点补习那哪部分，认真做笔记、背笔记；10月份，刷李永乐主编的《历年真题解析》，这本书前部分是近几年的真题，后部分是每个章节的真题，建议先做后半部分，把每章考察的真题及其解题方法掌握好之后再计点计时的做套题。其实一开始我也趾高气昂的只刷真题，但是做了三套题就蔫了，解题方法不熟练，时间安排不好......所以先把后半部分做完，既能建立自信也能掌握方法发现规律。11月份仍旧是刷历年真题，把每年的真题做好就很厉害了，别妄想把市面上所有的真题模拟题都做完，既没时间也伤害自己玻璃般的自信心。
考研英语方面：
大二上考过六级之后，已经有四年多没碰过英语了，状态全无。幸好找到了适合自己的学习方法，我真心不爱背单词，背得没有忘得多，积极性必然会被打击到，所以我用一周内的零碎时间简单背了一遍张剑黄皮书的单词薄本之后就再也没背过单词（并没有记住）。事实证明，考前查的各种经验贴上几乎都会写的什么单词要一直背、每天背，并不适用于每一个人，找到适合自己的学习方法比较重要，而我的方法很简单——研究且只研究真题，不过一定要足够细致。买了两套张剑黄皮书（1997-2004年，2010-2017年英语的两套真题，前者打基础，后者练技术），刚开始做题特别挫败，觉得文章似懂非懂，做题五道至少错三道。之后我把1997-2004年、2010-2017年英语的真题文章都重新排版整理成了一堆word文档，每行文章之间空出两行富裕，然后全部打印出来，按年份用曲别针装订好。之后先做题、对答案，然后拿出对应年份的真题文章A4纸，对照着张剑黄皮书上的段落翻译以及重点单词释义，仔细研究每篇文章中的每一句话。用红笔标出不认识或不确定的单词意思，用蓝黑色的水笔翻译每一句话的意思。其实就是一个简单的英译中的过程，但在这个过程中可以理解文章、提高语感、练习翻译（英语的翻译完全不用练，翻译完所有年份的文章之后翻译模块666）。这个过程刚开始会有点小痛苦，毕竟文章虽然不长，但每年也有六篇文章要翻译呢（阅读4+新题型1+翻译1）。
考研专业课方面：
人工智能基础涵盖了广泛的领域，包括机器学习、神经网络、深度学习、自然语言处理等。对每一个主题，都需深入理解其基本概念和理论框架。例如，机器学习中的监督学习、无监督学习和强化学习，你需理解它们的区别和应用场景；神经网络中，权重初始化、反向传播和优化算法（如梯度下降、Adam）等是核心部分；在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络的理解至关重要；自然语言处理则需掌握词嵌入、句法分析和语义理解的基础知识。
学习这些内容时，我会建议你首先阅读教材或权威论文，建立起扎实的理论基础。实践是最好的老师，尝试使用Python等编程语言实现这些模型，凭动手操作来深化理解。Kaggle等数据科学竞赛平台提供丰富的实战机会。
持续关注人工智能领域的最新研究动态也非常重要。订阅相关学术期刊、关注顶级会议如NIPS、ICML、IJCAI等的最新成果，这不仅拓宽视野，也可能为你提供新的思考角度。
再者，团队学习和讨论同样重要。找到志同道合的同学一起学习，相互解答疑惑，共享资源，这样不仅能提高学习效率，也能在交流中碰撞出思维的火花。
做笔记和整理知识体系也是必不可少的环节。将所学的知识系统化，形成自有的知识网络，这对复习和应对考试尤其有效。
