人工智能考研专业课是什么

人工智能考研专业课主要包括数据结构、算法分析、机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等核心内容。数据结构是基础，考生需要掌握数组、链表、树、图等结构及其操作。算法分析要求理解时间复杂度和空间复杂度，能设计高效算法。机器学习涵盖监督学习、无监督学习和强化学习，常见算法有决策树、SVM、神经网络等。深度学习部分重点研究卷积神经网络、循环神经网络和Transformer架构。自然语言处理涉及文本分类、情感分析和机器翻译技术。计算机视觉则包括图像识别、目标检测和图像分割等任务。

人工智能考研还重视数学基础，包括线性代数、概率论、微积分和最优化理论。线性代数是理解神经网络的基础，考生需掌握矩阵运算、特征值分解等知识。概率论用于贝叶斯方法和概率图模型，微积分在梯度下降算法中应用广泛。最优化理论涉及凸优化、随机梯度下降等方法。编程能力同样重要，Python是主要工具，考生需熟练使用NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等库。项目经验也很关键，实际应用如推荐系统、图像识别项目能展示实践能力。