北航考研复试科目？

一、北航考研复试科目？

北京航空航天大学考研复试科目有英语，专业课面试，还有专业课的笔试。专业课的笔试不同专业是不一样的，但面试基本上都是要看一下考生的科学素养和科研能力气以及考生的自我表达能力。可以说考研复试主要是面试，其他的都是走过场而已，只要面试获得导师的青睐，就可以顺利被录取。

二、北航考研哪些科目考自控

大家好，欢迎来到我的博客！今天我想和大家分享关于北航考研的一些信息。作为北航的研究生，我深知北航考研的科目和特点对于很多考生来说是一个重要的问题。那么，北航考研究生需要考哪些科目呢？特别是自控专业的考生，应该怎样准备呢？下面我将详细介绍北航考研的科目和自控专业的备考建议。

北航考研科目

北航考研一共分为两个阶段：初试和复试。初试是所有考生都要参加的，而复试则是初试合格的考生才可以进入的环节。

北航考研的初试科目主要包括数学、英语和综合素质测试三个科目。

1. 数学：数学是北航考研的重中之重，是初试科目中最重要的一门。数学的考试内容主要包括高等数学、线性代数和概率论等方面的知识。对于自控专业的考生来说，数学是必须要掌握的基础知识，准备充分对于考生来说至关重要。
2. 英语：英语是北航考研的另一门必考科目。考试内容主要包括英语语法、阅读理解等方面的内容。对于自控专业的考生来说，英语的重要性不容忽视，因为在后续的学习和研究中，需要与国际学术界保持沟通和交流。
3. 综合素质测试：综合素质测试是北航考研的特色科目之一，考察考生的综合素质和潜能。内容包括逻辑思维、创新思维、综合分析等方面。自控专业的考生需要注重培养自己的综合素质，提升解决问题的能力。

自控专业的备考建议

自控工程是北航的重点专业之一，备考自控专业的考生需要有系统而全面的准备。以下是我对备考自控专业的一些建议：

• 加强数学基础：数学是自控专业的基础课程，在备考中要注重巩固自己的数学基础知识，特别是高等数学和概率论相关内容。可以通过课本的复习，做大量的习题，参加相关的培训班等方式提高自己的数学水平。
• 扎实英语功底：自控专业的学习和研究中需要大量的英文文献阅读和交流，所以备考英语考试同样重要。除了参加英语培训班以外，平时可以多看英文学术期刊、阅读英文原版书籍，提高阅读和写作能力。
• 注重项目经验：自控专业着重培养学生的实践能力，所以积累一些项目经验是非常有帮助的。可以参加一些相关项目或实验室的实践活动，锻炼自己的实际操作和创新能力。
• 多做试题和模拟考试：备考阶段可以多做一些历年的真题和模拟试题，了解考试的形式和出题的思路。通过刷题可以加深对知识的理解和巩固，提高解题的速度和准确度。
• 合理安排时间：备考期间要合理安排时间，制定科学的备考计划。可以通过分阶段复习，定期进行自测和评估，及时调整学习计划，确保备考的效果。

以上是我对北航考研和自控专业备考的一些建议，希望对大家有所帮助。北航考研不仅考察考生的学术水平，更注重考察考生的综合素质和综合能力。只有全面备考，才能在北航考研中取得好成绩。祝愿所有考生都能实现自己的考研梦想！

三、北航电子信息工程学院考研科目？

政治、外语，数学。考研专业课的规则：绝大部分专业四门。第一门政治、第二门外语，第三门数学或业务课一（有的专业不考数学），第四门业务课二或专业课，每门3个小时。

所有参加的学校的专业课卷子都一样。专业课是第4科就是最后一科，考试那周的星期日下午2-5点。电子信息工程的主要课程高等数学、线性代数、 概率与统计 、大学物理、信号与系统、大学英语、专业英语、电路分析、电子技术基础、C语言等实验课程。

四、北航宇航学院模式识别考研

北航宇航学院模式识别考研指南

欢迎大家来到我的博客！如果你对北航宇航学院的模式识别考研感兴趣，那么你来对地方了。本篇文章将为你提供一份详尽的指南，帮助你了解考研的内容、策略以及备考建议。希望这篇文章能对你的考研之旅有所帮助！

理解北航宇航学院模式识别考研

首先，让我们来了解一下北航宇航学院模式识别考研的背景和内容。模式识别作为一门重要的学科领域，对于宇航学院的研究和应用具有重要意义。该考研科目主要以算法和数学为基础，通过模式匹配、分类和识别来解决一系列实际问题。

在模式识别考研中，你将学习到的主要内容包括：特征提取与选择、模式分类与聚类、统计模式识别、机器学习等。通过这些课程和实践，你将掌握从数据分析、特征工程到模型构建和评估等一系列技能。

备考策略

北航宇航学院模式识别考研的备考是一项艰巨的任务，但只要你掌握了正确的策略，就一定能够取得好成绩。以下是一些备考策略的建议，希望能对你有所帮助。

• 制定合理的学习计划：考研需要长期的坚持和努力。根据自己的时间安排和实际情况，制定一个合理的学习计划，并且要每天有一定的学习时间。
• 重点掌握核心知识：模式识别考研的内容较多，但仍有一些核心知识点是必须掌握的。重点复习和理解这些核心知识，并且要能够熟练应用于实际问题。
• 多做题和练习：模式识别考研强调对算法和数学的理解和应用能力。因此，多做练习题和模拟试题，培养自己的解决问题的能力。
• 参加培训班或辅导课程：参加专业的培训班或辅导课程，可以帮助你系统化地学习和复习考研的知识，提高备考效率。

备考建议

除了备考策略，还有一些备考建议可以帮助你在考研中取得更好的成绩。

• 加强数学和编程基础：模式识别考研需要较强的数学和编程基础。如果你在这方面有欠缺，可以提前学习相关知识，为考研做好准备。
• 阅读学术文献：模式识别领域的学术文献对于备考很有帮助，可以拓展你的知识面和思维方式。阅读相关的期刊和会议论文，提高自己的学术素养。
• 关注最新研究进展：模式识别领域研究更新速度较快，了解最新的研究进展对于备考也是很重要的。关注学术界和行业的动态，提高自己的学习和应用水平。
• 多做实验和项目：模式识别是一个实践性很强的学科，多做实验和项目可以帮助你更好地理解和掌握知识。通过实践，培养自己的问题解决能力和创新能力。

结语

北航宇航学院模式识别考研是一个充满挑战但又充满机遇的学科领域，参加考研不仅是对自己知识的检验，更是对自己未来发展的一次规划。希望这篇指南能够对你有所启发和帮助，祝愿你在考研中取得好成绩！

五、南京大学人工智能学院考研科目？

南京大学人工智能考研科目：数一英一，专业课855，包括：数据结构、AI基础、概率论、算法。复试：机器学习、离散数学、程序设计 + 面试。

855参考书目为:

《人工智能：一种现代的方法》(第3版)(影印版)(英语)平装，拉塞尔(Stuart J.Russell),诺维格(Peter Norvig)；

《数据结构(用面向对象方法与C++描述)》(第二版)，殷人昆等，清华大学出版社；

《计算机算法——设计与分析导论》(影印版）(Computer Algorithms:Introduction to Design and Analysis,3rd Edition)，Sara Baase，Allen Van Gelder编著，高等教育出版社；

《概率论与数理统计》，高祖新、陈华均（编），南京大学出版社。

六、北航哪些科目考研考工程力学？

北航的能源动力功能专业、控制工程专业和工程力学专业考研考工程力学。

北京航空航天大学（Beihang University）是中华人民共和国工业和信息化部直属的一所综合性全国重点大学，是国家“985工程”、“211工程”重点建设高校，是首批16所全国重点大学之一，入选“珠峰计划”、“2011计划”、“111计划”、“卓越工程师教育培养计划”、“卓越法律人才教育培养计划”，是“国际宇航联合会”、”中欧精英大学联盟“、“T.I.M.E.联盟”、“中国-西班牙大学联盟”、“中俄工科大学联盟”成员，为中管副部级高校，由中国工程院、工信部、教育部、北京市共建，设有研究生院。截止2007年第三次国家级重点学科评选结束，北航共有8个一级学科国家重点学科入选，覆盖28个二级学科国家重点学科；此外，该校还拥有9个北京市重点学科，28个国防特色重点学科。学校在59个本科专业招生，拥有21个博士学位授权一级学科点，38个硕士学位授权一级学科点，17个博士后科研流动站。

七、北航2023年人工智能考研大纲？

1、842人工智能基础综合试题含信号与系统、算法设计与分析和机器学习三门课程的内容。所有课程均不指定参考书。

2、试题总分为150分，每门课试题满分50分，三门课程的试题均计入考试成绩。

《信号与系统》考试大纲（50分）

一、复习要点

（一）信号与系统绪论

(1)信号与系统的概念；

(2)信号的描述、分类及常用信号；

(3)信号的基本运算。

（二）正交函数集与正交分解

(1)信号分解的物理意义；

(2)正交函数集；

(3)信号在正交函数集上的分解。

（三）连续周期信号的傅里叶级数

(1)连续周期信号在三角函数集上展开；

(2)连续周期信号傅里叶级数；

(3)有限项傅里叶级数与均方误差。

（四）连续信号的傅里叶变换

(1)非周期连续信号的傅里叶变换；

(2)典型信号的傅里叶变换；

(3)傅里叶变换的基本性质；

(4)周期信号的傅里叶变换。

（五）拉氏变换

(1)拉氏变换的定义、物理意义；

(2)拉氏变换的基本性质；

(3)拉氏逆变换；

(4)双边拉氏变换。

（六）连续时间系统的时域分析

(1)系统的概念、表示与分类；

(2)LTI系统分析方法概述；

(3)连续系统的时域经典分析法；

(4)零输入响应与零状态响应；

(5)卷积的定义与性质；

(6)卷积法求解系统响应。

（七）连续时间系统的S域分析

(1)系统函数；

(2)由系统函数零、极点分布分析时域特性；

(3)线性系统的稳定性分析。

（八）离散时间系统的时域分析

(1)离散时间信号（序列）及其表示；

(2)典型离散时间信号；

(3)离散时间信号的基本运算；

(4)离散时间系统的基本概念描述与分类；

(5)系统冲激响应函数的求解。

（九）离散时间系统的Z域分析

(1)z变换及其收敛域；

(2)典型序列的z变换；

(3)逆z变换；

(4)z变换的基本性质；

(5)系统函数与z域分析。

（十）离散信号的傅里叶分析

(1)离散周期信号的傅里叶级数DFS；

(2)序列的傅里叶变换离散时间傅里叶变换DTFT；

(3)离散傅里叶变换DFT；

(4)快速傅里叶变换FFT。

（十一）傅里叶变换及其图像处理应用

(1)数字图像简介；

(2)二维离散傅里叶变换2D DFT及其性质；

(3)2D DFT在图像处理中的应用。

《算法设计与分析》考试大纲（50分）

一、整体要求

(一)掌握算法的定义、性质和表示方法，并能够使用伪代码对算法进行描述；

(二)能够熟练采用渐近上界、渐近下界与渐近紧确界分析算法的运行时间；

(三)掌握算法设计的常用方法，包括分而治之、动态规划、贪心、近似算法；掌握图的基本概念和重要的基础图算法；

(四)掌握计算复杂性的基本概念和证明P类、NP类问题的方法；

(五)具有对简单计算问题的建模、分析、算法设计、算法优化和编程求解能力。

二、复习要点

(一)渐近复杂性分析

（1）Ｏ、Ω、Θ符号定义；

（2）分析给定算法的渐近复杂性；

（3）比较具有不同渐近上界的算法的效率；

（4）递归函数的运行时间分析。

（二）常用算法设计方法的基本思想和特点，以及针对具体问题设计相应的算法并分析其效率

（1）分治算法

（2）动态规划算法

（3）贪心算法

（4）近似算法

（三）图算法

（1）图的基本概念和基本性质；

（2）图的表示方法；

（3）图的遍历与搜索方法；

（4）最小生成树和最短路径等图具体问题算法。

（四）计算复杂性

（1）计算复杂性的基本概念，如判定问题、优化问题等；

（2）P类和NP类问题的定义和证明。

《机器学习》考试大纲（50分）

一、复习要点

（一）机器学习基础算法：（1）Bayesian学习以及相关算法；（2）Q学习基本概念；（3）归纳学习-决策树构建算法。

掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术，掌握Q学习的基本方法；掌握VC维的定义，以及统计学习理论的基本结论，深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系；理解Bayesian的基本原理，贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用；掌握HMM算法的基本原理；掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例，构建决策树。掌握信息增益的概念，以及在构建决策树时的物理含义。

（二）神经网络与深度学习：（1）线性分类器-感知机等；（2）传统神经网络-BP算法等；（3）深度学习-卷积神经网络等。

掌握线性分类器的构建方法，包括线性分类器的基本形式、构建方法；掌握感知机的构建方法、Fisher准则、最小均方误差准则。掌握机器学习里优化概念如何应用于线性分类器的设计。理解神经网络的反传算法基本原理、能够根据具体简单的网络实例写出反传公式的基本形式。了解经典深度神经网络模型、以及前沿技术，主要掌握卷积神经网络；理解卷积神经网络的构建过程、包括卷积操作的定义、Pooling操作的定义等。

（三）统计学习分类器：（1）支持向量机；（2）Adaboost算法；（3）子空间学习与稀疏表示。

理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理，弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表示的基本概念与思想，掌握主成分分析方法的具体过程、优化目标以及应用。基本了解Fisher判别分析、核判别分析等等；了解稀疏表示方法与子空间学习的联系与区别。

八、人工智能专业考研科目分值？

应该是人工智能与信息处理专业，该专业是计算机科学与技术一级学科下设的二级学科。

参考如下。人工智能与信息处理专业2015年考研招生简章招生目录 专业代码:0812Z1 考试科目 ①101政治 ②201英语一 ③301数学（一） ④ 854 计算机基础（含数据结构、计算机组成原理 复试科目： （1）集合论与图论，占30分。（2）计算机体系结构，占30分。（3）编译原理，占30分 （4）数据库系统，占30分 （5）C语言程序设计，占50分 （6）软件工程，占30分 注： 1：生物信息技术专业学生不考计算机体系结构、编译原理，考生物信息学引论（30分）、统计与基因组信息学（30分）。

2：以上各科（除C语言外），以基本概念、基本原理、基本方法和基本技术等为主。3：“C语言程序设计”在计算机上直接编程提交，由计算机自动判定成绩；其他各科在计算机上答题并提交，并根据题目类型由计算机或老师判定成绩。

九、人工智能考研科目有哪些？

初试科目是政治、英语、数学和计算机专业基础综合， 复试科目包括软件工程、人工智能、数据库原理（三选二）。

考研方向主要集中为：机器人工程专业、智能科学与技术专业、计算机科学与技术专业等方向。

十、人工智能考研科目专硕？

学硕和专硕两者的显著区别就是：学硕搞研究，为博士作准备；专硕搞应用，为就业作准备。而在当前的研究生培养过程中，学硕和专硕在培养方案上几乎没有区别，毕业后都可以找工作，如果想要读博，专硕也可以通过考试申请。

专硕，初试科目是政治、通常是英语二、数学二、专业课，难度比学硕稍小，专硕重应用，一般不能硕博连读，如果不考虑读博，只是想研究生毕业之后找一份满意的工作，那么在国内的大多数高校里，学硕和专硕的培养方式基本上都是一样的，选专硕就够用了。