2023年人工智能趋势 北航2023年人工智能考研大纲？
北航2023年人工智能考研大纲？
1、842人工智能基础偏文科类试题含信号与系统、算法设计与分析和机器学习三门课程的内容。所有课程均不指定教材。
2、试题总分为150分，每门课程试题满分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、复习啊要点
（一）信号与系统绪论
(1)信号与系统的概念；
(2)信号的描述、具体分类及正确信号；
(3)信号的基本是运算。
（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）后周期信号的傅里叶级数
(1)尝试周期信号在三角函数集上发动了攻击；
(2)发动周期信号傅里叶级数；
(3)太远项傅里叶级数与均方误差。
（四）尝试信号的傅里叶变换
(1)非周期后信号的傅里叶变换；
(2)是个信号的傅里叶变换；
(3)傅里叶变换的都差不多性质；
(4)周期信号的傅里叶变换。
（五）拉氏自由变化
(1)拉氏旋转的定义、物理意义；
(2)拉氏跳跃的基本都性质；
(3)拉氏逆自由变化；
(4)双边投资拉氏自由变化。
（六）发动时间系统的时域总结
(1)系统的概念、它表示与分类；
(2)LTI系统分析方法概要；
(3)连续系统的时域最经典分析法；
(4)零再输入服务控制器与零状态响应；
(5)卷积的定义与性质；
(6)卷积法求高人系统响应。
（七）连续时间系统的S域结论
(1)系统函数；
(2)由系统函数零、极点分布讲时域特性；
(3)线性系统安全性分析。
（八）离散时间系统的时域结论
(1)分与合时间信号（序列）及它表示；
(2)是个离散时间信号；
(3)离散时间信号的基本是运算；
(4)离散时间信号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）分与合时间系统的Z域讲
(1)z自由变化教材习题解答收敛域；
(2)是个序列的z旋转；
(3)逆z自由变化；
(4)z旋转的基本性质；
(5)系统函数与z域讲。
（十）分与合信号的傅里叶分析
(1)分与合周期信号的傅里叶级数DFS；
(2)序列的傅里叶变换离散化方法时间傅里叶变换DTFT；
(3)分与合傅里叶变换DFT；
(4)飞速傅里叶变换FFT。
（十一）傅里叶变换教材习题解答图像处理应用
(1)数字图像简介；
(2)二维离散傅里叶变换2D DFT教材习题解答性质；
(3)2DDFT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)掌握到算法的定义、性质和它表示方法，并还能够不使用伪代码对算法通过描述；
(二)能非常熟练需要渐行上界、已至下界与渐近紧确界分析算法的运行时间；
(三)掌握算法设计什么的广泛方法，和分而治之、动态规划、贪念、另一种算法；完全掌握图的基本概念和不重要的基础图算法；
(四)掌握换算复杂性的基本概念和证明P类、NP类问题的方法；
(五)具备对简单啊计算问题的建模、分析、算法设计、算法优化和编程求解能力。
二、系统复习要点
(一)渐远复杂性结论
（1）Ｏ、Ω、Θ符号定义；
（2）分析推导算法的渐近复杂性；
（3）比较本身完全不同渐近上界的算法的效率；
（4）递归函数函数的运行时间总结。
（二）正确算法设计方法的基本上思想和特点，和对于详细问题设计相对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）像的算法
（三）图算法
（1）图的基本概念和基本性质；
（2）图的它表示方法；
（3）图的遍历与搜索方法；
（4）最小生成树和最短路径等图详细问题算法。
（四）计算复杂性
（1）计算复杂性的基本概念，如直接判断问题、系统优化问题等；
（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、系统复习要点
（一）机器学习基础算法：（1）Bayesian怎么学习和相关算法；（2）Q自学基本概念；（3）综合归纳怎么学习-决策树统合算法。
手中掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史包括核心技术，能够掌握Q学习的基本方法；手中掌握VC维的定义，以及统计学习理论的基本上结论，探索解释经验风险和虚无飘渺风险概念区别与联系；理解Bayesian的基本上原理，贝叶斯学习、朴实贝叶斯算法在相关实际中问题中应用；能够掌握HMM算法的基本原理；完全掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建体系过程、根据具体一点的实例，形成完整决策树。能够掌握信息增益的概念，和在形成完整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）现代神经网络-BP算法等；（3）深度学习-卷积神经网络等。
掌握到线性分类器的构建方法，除了线性分类器的基本是形式、最终形成方法；掌握感知机的构建体系方法、Fisher准则、小于均方误差准则。手中掌握机器学习里360优化概念怎么应用形式于线性分类器的设计。再理解神经网络的反传算法基本原理、能够依据什么具体简单的网络实例描写反传公式的基本都形式。打听一下最经典深度神经网络模型、以及前沿科技，通常手中掌握卷积神经网络；明白卷积神经网络的统合过程、以及卷积操作的定义、Pooling你操作的定义等。
（三）统计学类型器：（1）支持向量机；（2）Adaboost算法；（3）子空间学与稀疏意思是。
明白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。掌握到支持向量机的优化目标构造方法、优化软件算法和应用。能够掌握Adaboost的基本原理，弱分类器的基本概念以及分类器融合为一算法。掌握到子空间学习与稀疏来表示的基本概念与思想，掌握到主成分分析方法的具体一点过程、360优化目标包括应用。基本是了解Fisher辨别结论、核如何判断结论等等；所了解稀疏意思是方法与子空间怎么学习的联系与区别。
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