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BUSINESS—

季度總結南京大學AI考研備考指南-2目錄CONTENTS學科基礎能力要求1核心專業(yè)知識儲備2科研素養(yǎng)與創(chuàng)新能力31PART1學科基礎能力要求學科基礎能力要求編程能力：熟練使用Python，熟悉TensorFlow/PyTorch框架，具備算法實現(xiàn)與調試能力，建議通過LeetCode或Kaggle項目實戰(zhàn)提升數(shù)學基礎：掌握線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、微積分等核心數(shù)學知識，重點理解矩陣運算、概率分布及優(yōu)化算法在AI中的應用計算機基礎：理解數(shù)據(jù)結構(如樹、圖)、操作系統(tǒng)及計算機網(wǎng)絡原理，掌握并行計算與分布式系統(tǒng)基礎概念2PART2核心專業(yè)知識儲備核心專業(yè)知識儲備01機器學習理論：深入理解監(jiān)督/無監(jiān)督學習、強化學習算法(如SVM、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡)，掌握模型評估與調優(yōu)方法02深度學習進階：學習CNN、RNN、Transformer等架構，關注生成模型(如GAN、DiffusionModel)的前沿進展03AI交叉領域：了解自然語言處理(NLP)、計算機視覺(CV)或機器人學等方向的核心技術，結合南大優(yōu)勢領域選擇細分方向3PART3科研素養(yǎng)與創(chuàng)新能力科研素養(yǎng)與創(chuàng)新能力01文獻閱讀定期跟蹤頂會論文(如NeurIPS、ICML)，學習論文復現(xiàn)與批判性分析，建立個人知識庫02問題意識培養(yǎng)從實際場景或學術爭議中提煉科學問題的能力，注重跨學科視角(如AI+藝術、AI+生態(tài))01實驗設計掌握AB測

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