一、心路历程

我选人工智能方向，是被一次"失败"推动的。大二我做了个图像分类的小项目，训练集准确率很高，测试时却一塌糊涂。老师和我说：你的模型过拟合了，它只记住了题，没学会看。那句话我记了很久，也让我决定真正学下去。东北师范大学电子信息（人工智能）在2026年招生专业目录中明确招考信息，我把目标写下，开始备考。这一年我读过机器学习教材、手推过梯度、在深夜调过参数。最踏实的瞬间，是我把反向传播的每一步推导写在纸上，终于不用靠库函数"蒙猜"。

二、公共课攻略

人工智能方向通常考政治、英语二（部分院校按英语一）、数学二或数学一。数学是基础中的基础，与专业课高度互补：基础阶段把高数、线代的核心概念与定理亲手推一遍，尤其矩阵运算与最优化相关变量要熟；强化阶段按题型刷题，错题按知识点归档；冲刺阶段真题限时。英语二主攻阅读，真题三轮精读，写作十月起每周两篇，科技与伦理类话题顺手可用。政治七月启动，理解优先，十月转刷选择题，十二月冲刺背诵。我把数学放在每天精力最好的时段，因为它是唯一"练不够就会退步"的科目。

三、专业课攻略

专业课通常考数据结构与计算机组成原理，或数据结构加机器学习基础，各校侧重不同。对照2026年专业目录的考察范围，我分三块攻坚。第一块数据结构与算法：线性表、树、图、查找与排序必须能手写；动态规划、贪心、回溯几类思想要能识别题型，回答算法题仍用"读题、建模、算法、边界、复杂度"五步。第二块组成原理与操作系统：存储系统、指令与流水线、进程与内存管理，这些是理解模型如何真正运行的地基。第三块人工智能相关内容：线性模型、决策树与集成方法、支持向量机、神经网络与前向反向传播、正则化与过拟合、评价指标，每一个算法的推导与适用条件都要能讲清楚；论述题常问"某场景该用什么方法、为什么"，只报名字不给理由是拿不到分的。我坚持每周手推一个算法的核心公式，考前把常见模型的优缺点做成对照表。

四、关于报班

人工智能方向近年最热，专业课涉及面广、推导密集，自学常"知其然不知其所以然"。新祥旭考研全科定制辅导服务走一对一定制路线：公共课统一规划，专业课匹配相关方向的老师，数据结构与算法精讲、模型推导逐条梳理、真题模拟讲评全程陪跑。我自己也在新祥旭考研担任专业课辅导老师，为电子信息（人工智能）方向的考生提供一对一辅导，把推导训练与答题结构都交给你。让模型学会看，也让自己学会想。东师见。