北京科技大学人工智能科学与工程考研经验与复习技巧
考研政治方面：
顺序是先看考纲，做1000题，反复做，特别是错题。然后到10月看形势与政策，11月8套卷，12月考前看4套卷（背诵）。同时肖秀荣老师也会出很多书，感觉按这样看下来，政治应该都会取得高分的。最后一点是关于考前押题，我觉得不可过于依赖某位押题名师的预测，关键是自己一路看下来肯定有自己的理解，坚持自己的看法一定没错。
考研数学方面：
数学的学习路径包括通读教科书，如果时间允许，可挑做教材的三分之一练习题。不论是采用权威的经典教材还是学校指定的课本皆可，对于考试大纲中未涉及的部分，可以适当忽略。高等数学部分，推荐深入研读书本，若教材难度较大，可以参考汤家凤、张宇、李永乐或王式安的相关辅导书籍。对于时间宽裕的学生，开始全面系统地学习全书是一个好选择。依据个人进度自由调整学习计划。将过往在真题中出现的低级错误整理到空白纸上，大概积累了三页，每天抽出十分钟浏览一下。这种做法有助于在下次遇到类似易错点时提高警惕，实践证明这对我颇有成效，尽管有时仍会出现一些新的失误......
考研英语方面：
对于英语学习，数量不是关键，一套完整的真题集就绰绰有余，关键是深入理解、彻底掌握。我处理真题的方法是，每四天集中精力攻克一套试卷：首日专注于阅读部分，完成题目后立即核对答案，并分析错误缘由；接下来的三天，我会细致地翻译这四篇阅读，无论是口头还是在Word文档中一字一句地翻译，遇到生词或难以表达的句子都做好标记，随后参考答案解析的译文来做笔记和梳理。总的来说，关注点在于阅读中的词汇积累，翻译的流利度，写作的地道性，以及解题的速度和思维路径。
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。
