北航2023年人工智能考研大綱？1、842人工智能基礎(chǔ)偏文科類(lèi)試題含信號(hào)與系統(tǒng)、算法設(shè)計(jì)與分析和機(jī)器學(xué)習(xí)三門(mén)課程的內(nèi)容。所有課程均不指定教材。2、試題總分為150分，每門(mén)課程試題滿分50分，三門(mén)課程的

北航2023年人工智能考研大綱？

1、842人工智能基礎(chǔ)偏文科類(lèi)試題含信號(hào)與系統(tǒng)、算法設(shè)計(jì)與分析和機(jī)器學(xué)習(xí)三門(mén)課程的內(nèi)容。所有課程均不指定教材。

2、試題總分為150分，每門(mén)課程試題滿分50分，三門(mén)課程的試題均計(jì)入考試成績(jī)。

《信號(hào)與系統(tǒng)》考試大綱（50分）

一、復(fù)習(xí)啊要點(diǎn)

（一）信號(hào)與系統(tǒng)緒論

(1)信號(hào)與系統(tǒng)的概念；

(2)信號(hào)的描述、具體分類(lèi)及正確信號(hào)；

(3)信號(hào)的基本是運(yùn)算。

（二）正交函數(shù)集與正交分解

(1)信號(hào)分解的物理意義；

(2)正交函數(shù)集；

(3)信號(hào)在正交函數(shù)集上的分解。

（三）后周期信號(hào)的傅里葉級(jí)數(shù)

(1)嘗試周期信號(hào)在三角函數(shù)集上發(fā)動(dòng)了攻擊；

(2)發(fā)動(dòng)周期信號(hào)傅里葉級(jí)數(shù)；

(3)太遠(yuǎn)項(xiàng)傅里葉級(jí)數(shù)與均方誤差。

（四）嘗試信號(hào)的傅里葉變換

(1)非周期后信號(hào)的傅里葉變換；

(2)是個(gè)信號(hào)的傅里葉變換；

(3)傅里葉變換的都差不多性質(zhì)；

(4)周期信號(hào)的傅里葉變換。

（五）拉氏自由變化

(1)拉氏旋轉(zhuǎn)的定義、物理意義；

(2)拉氏跳躍的基本都性質(zhì)；

(3)拉氏逆自由變化；

(4)雙邊投資拉氏自由變化。

（六）發(fā)動(dòng)時(shí)間系統(tǒng)的時(shí)域總結(jié)

(1)系統(tǒng)的概念、它表示與分類(lèi)；

(2)LTI系統(tǒng)分析方法概要；

(3)連續(xù)系統(tǒng)的時(shí)域最經(jīng)典分析法；

(4)零再輸入服務(wù)控制器與零狀態(tài)響應(yīng)；

(5)卷積的定義與性質(zhì)；

(6)卷積法求高人系統(tǒng)響應(yīng)。

（七）連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的S域結(jié)論

(1)系統(tǒng)函數(shù)；

(2)由系統(tǒng)函數(shù)零、極點(diǎn)分布講時(shí)域特性；

(3)線性系統(tǒng)安全性分析。

（八）離散時(shí)間系統(tǒng)的時(shí)域結(jié)論

(1)分與合時(shí)間信號(hào)（序列）及它表示；

(2)是個(gè)離散時(shí)間信號(hào)；

(3)離散時(shí)間信號(hào)的基本是運(yùn)算；

(4)離散時(shí)間信號(hào)時(shí)間系統(tǒng)的基本概念描述與分類(lèi)；

(5)系統(tǒng)沖激響應(yīng)函數(shù)的求解。

（九）分與合時(shí)間系統(tǒng)的Z域講

(1)z自由變化教材習(xí)題解答收斂域；

(2)是個(gè)序列的z旋轉(zhuǎn)；

(3)逆z自由變化；

(4)z旋轉(zhuǎn)的基本性質(zhì)；

(5)系統(tǒng)函數(shù)與z域講。

（十）分與合信號(hào)的傅里葉分析

(1)分與合周期信號(hào)的傅里葉級(jí)數(shù)DFS；

(2)序列的傅里葉變換離散化方法時(shí)間傅里葉變換DTFT；

(3)分與合傅里葉變換DFT；

(4)飛速傅里葉變換FFT。

（十一）傅里葉變換教材習(xí)題解答圖像處理應(yīng)用

(1)數(shù)字圖像簡(jiǎn)介；

(2)二維離散傅里葉變換2D DFT教材習(xí)題解答性質(zhì)；

(3)2DDFT在圖像處理中的應(yīng)用。

《算法設(shè)計(jì)與分析》考試大綱（50分）

一、整體要求

(一)掌握到算法的定義、性質(zhì)和它表示方法，并還能夠不使用偽代碼對(duì)算法通過(guò)描述；

(二)能非常熟練需要漸行上界、已至下界與漸近緊確界分析算法的運(yùn)行時(shí)間；

(三)掌握算法設(shè)計(jì)什么的廣泛方法，和分而治之、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、貪念、另一種算法；完全掌握?qǐng)D的基本概念和不重要的基礎(chǔ)圖算法；

(四)掌握換算復(fù)雜性的基本概念和證明P類(lèi)、NP類(lèi)問(wèn)題的方法；

(五)具備對(duì)簡(jiǎn)單啊計(jì)算問(wèn)題的建模、分析、算法設(shè)計(jì)、算法優(yōu)化和編程求解能力。

二、系統(tǒng)復(fù)習(xí)要點(diǎn)

(一)漸遠(yuǎn)復(fù)雜性結(jié)論

（1）Ｏ、Ω、Θ符號(hào)定義；

（2）分析推導(dǎo)算法的漸近復(fù)雜性；

（3）比較本身完全不同漸近上界的算法的效率；

（4）遞歸函數(shù)函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間總結(jié)。

（二）正確算法設(shè)計(jì)方法的基本上思想和特點(diǎn)，和對(duì)于詳細(xì)問(wèn)題設(shè)計(jì)相對(duì)應(yīng)的算法并分析其效率

（1）分治算法

（2）動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法

（3）貪心算法

（4）像的算法

（三）圖算法

（1）圖的基本概念和基本性質(zhì)；

（2）圖的它表示方法；

（3）圖的遍歷與搜索方法；

（4）最小生成樹(shù)和最短路徑等圖詳細(xì)問(wèn)題算法。

（四）計(jì)算復(fù)雜性

（1）計(jì)算復(fù)雜性的基本概念，如直接判斷問(wèn)題、系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題等；

（2）P類(lèi)和NP類(lèi)問(wèn)題的定義和證明。

《機(jī)器學(xué)習(xí)》考試大綱（50分）

一、系統(tǒng)復(fù)習(xí)要點(diǎn)

（一）機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法：（1）Bayesian怎么學(xué)習(xí)和相關(guān)算法；（2）Q自學(xué)基本概念；（3）綜合歸納怎么學(xué)習(xí)-決策樹(shù)統(tǒng)合算法。

手中掌握機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷史、AlphaGO技術(shù)的發(fā)展歷史包括核心技術(shù)，能夠掌握Q學(xué)習(xí)的基本方法；手中掌握VC維的定義，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基本上結(jié)論，探索解釋經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和虛無(wú)飄渺風(fēng)險(xiǎn)概念區(qū)別與聯(lián)系；理解Bayesian的基本上原理，貝葉斯學(xué)習(xí)、樸實(shí)貝葉斯算法在相關(guān)實(shí)際中問(wèn)題中應(yīng)用；能夠掌握HMM算法的基本原理；完全掌握信息熵概念的內(nèi)涵、ID3算法構(gòu)建體系過(guò)程、根據(jù)具體一點(diǎn)的實(shí)例，形成完整決策樹(shù)。能夠掌握信息增益的概念，和在形成完整決策樹(shù)時(shí)的物理含義。

（二）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：（1）線性分類(lèi)器-感知機(jī)等；（2）現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-BP算法等；（3）深度學(xué)習(xí)-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

掌握到線性分類(lèi)器的構(gòu)建方法，除了線性分類(lèi)器的基本是形式、最終形成方法；掌握感知機(jī)的構(gòu)建體系方法、Fisher準(zhǔn)則、小于均方誤差準(zhǔn)則。手中掌握機(jī)器學(xué)習(xí)里360優(yōu)化概念怎么應(yīng)用形式于線性分類(lèi)器的設(shè)計(jì)。再理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反傳算法基本原理、能夠依據(jù)什么具體簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)實(shí)例描寫(xiě)反傳公式的基本都形式。打聽(tīng)一下最經(jīng)典深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、以及前沿科技，通常手中掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；明白卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)合過(guò)程、以及卷積操作的定義、Pooling你操作的定義等。

（三）統(tǒng)計(jì)學(xué)類(lèi)型器：（1）支持向量機(jī)；（2）Adaboost算法；（3）子空間學(xué)與稀疏意思是。

明白統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基本原理、支持向量機(jī)的基本原理與線性分類(lèi)器的聯(lián)系。掌握到支持向量機(jī)的優(yōu)化目標(biāo)構(gòu)造方法、優(yōu)化軟件算法和應(yīng)用。能夠掌握Adaboost的基本原理，弱分類(lèi)器的基本概念以及分類(lèi)器融合為一算法。掌握到子空間學(xué)習(xí)與稀疏來(lái)表示的基本概念與思想，掌握到主成分分析方法的具體一點(diǎn)過(guò)程、360優(yōu)化目標(biāo)包括應(yīng)用?；臼橇私釬isher辨別結(jié)論、核如何判斷結(jié)論等等；所了解稀疏意思是方法與子空間怎么學(xué)習(xí)的聯(lián)系與區(qū)別。

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