北航2023年人工智能考研大綱？1、842人工智能基礎偏文科類試題含信號與系統(tǒng)、算法設計與分析和機器學習三門課程的內容。所有課程均不指定教材。2、試題總分為150分，每門課程試題滿分50分，三門課程的

北航2023年人工智能考研大綱？

1、842人工智能基礎偏文科類試題含信號與系統(tǒng)、算法設計與分析和機器學習三門課程的內容。所有課程均不指定教材。

2、試題總分為150分，每門課程試題滿分50分，三門課程的試題均計入考試成績。

《信號與系統(tǒng)》考試大綱（50分）

一、復習啊要點

（一）信號與系統(tǒng)緒論

(1)信號與系統(tǒng)的概念；

(2)信號的描述、具體分類及正確信號；

(3)信號的基本是運算。

（二）正交函數(shù)集與正交分解

(1)信號分解的物理意義；

(2)正交函數(shù)集；

(3)信號在正交函數(shù)集上的分解。

（三）后周期信號的傅里葉級數(shù)

(1)嘗試周期信號在三角函數(shù)集上發(fā)動了攻擊；

(2)發(fā)動周期信號傅里葉級數(shù)；

(3)太遠項傅里葉級數(shù)與均方誤差。

（四）嘗試信號的傅里葉變換

(1)非周期后信號的傅里葉變換；

(2)是個信號的傅里葉變換；

(3)傅里葉變換的都差不多性質；

(4)周期信號的傅里葉變換。

（五）拉氏自由變化

(1)拉氏旋轉的定義、物理意義；

(2)拉氏跳躍的基本都性質；

(3)拉氏逆自由變化；

(4)雙邊投資拉氏自由變化。

（六）發(fā)動時間系統(tǒng)的時域總結

(1)系統(tǒng)的概念、它表示與分類；

(2)LTI系統(tǒng)分析方法概要；

(3)連續(xù)系統(tǒng)的時域最經典分析法；

(4)零再輸入服務控制器與零狀態(tài)響應；

(5)卷積的定義與性質；

(6)卷積法求高人系統(tǒng)響應。

（七）連續(xù)時間系統(tǒng)的S域結論

(1)系統(tǒng)函數(shù)；

(2)由系統(tǒng)函數(shù)零、極點分布講時域特性；

(3)線性系統(tǒng)安全性分析。

（八）離散時間系統(tǒng)的時域結論

(1)分與合時間信號（序列）及它表示；

(2)是個離散時間信號；

(3)離散時間信號的基本是運算；

(4)離散時間信號時間系統(tǒng)的基本概念描述與分類；

(5)系統(tǒng)沖激響應函數(shù)的求解。

（九）分與合時間系統(tǒng)的Z域講

(1)z自由變化教材習題解答收斂域；

(2)是個序列的z旋轉；

(3)逆z自由變化；

(4)z旋轉的基本性質；

(5)系統(tǒng)函數(shù)與z域講。

（十）分與合信號的傅里葉分析

(1)分與合周期信號的傅里葉級數(shù)DFS；

(2)序列的傅里葉變換離散化方法時間傅里葉變換DTFT；

(3)分與合傅里葉變換DFT；

(4)飛速傅里葉變換FFT。

（十一）傅里葉變換教材習題解答圖像處理應用

(1)數(shù)字圖像簡介；

(2)二維離散傅里葉變換2D DFT教材習題解答性質；

(3)2DDFT在圖像處理中的應用。

《算法設計與分析》考試大綱（50分）

一、整體要求

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

(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行時間；

(三)掌握算法設計什么的廣泛方法，和分而治之、動態(tài)規(guī)劃、貪念、另一種算法；完全掌握圖的基本概念和不重要的基礎圖算法；

(四)掌握換算復雜性的基本概念和證明P類、NP類問題的方法；

(五)具備對簡單啊計算問題的建模、分析、算法設計、算法優(yōu)化和編程求解能力。

二、系統(tǒng)復習要點

(一)漸遠復雜性結論

（1）Ｏ、Ω、Θ符號定義；

（2）分析推導算法的漸近復雜性；

（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)的運行時間總結。

（二）正確算法設計方法的基本上思想和特點，和對于詳細問題設計相對應的算法并分析其效率

（1）分治算法

（2）動態(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；

（2）圖的它表示方法；

（3）圖的遍歷與搜索方法；

（4）最小生成樹和最短路徑等圖詳細問題算法。

（四）計算復雜性

（1）計算復雜性的基本概念，如直接判斷問題、系統(tǒng)優(yōu)化問題等；

（2）P類和NP類問題的定義和證明。

《機器學習》考試大綱（50分）

一、系統(tǒng)復習要點

（一）機器學習基礎算法：（1）Bayesian怎么學習和相關算法；（2）Q自學基本概念；（3）綜合歸納怎么學習-決策樹統(tǒng)合算法。

手中掌握機器學習發(fā)展歷史、AlphaGO技術的發(fā)展歷史包括核心技術，能夠掌握Q學習的基本方法；手中掌握VC維的定義，以及統(tǒng)計學習理論的基本上結論，探索解釋經驗風險和虛無飄渺風險概念區(qū)別與聯(lián)系；理解Bayesian的基本上原理，貝葉斯學習、樸實貝葉斯算法在相關實際中問題中應用；能夠掌握HMM算法的基本原理；完全掌握信息熵概念的內涵、ID3算法構建體系過程、根據(jù)具體一點的實例，形成完整決策樹。能夠掌握信息增益的概念，和在形成完整決策樹時的物理含義。

（二）神經網絡與深度學習：（1）線性分類器-感知機等；（2）現(xiàn)代神經網絡-BP算法等；（3）深度學習-卷積神經網絡等。

掌握到線性分類器的構建方法，除了線性分類器的基本是形式、最終形成方法；掌握感知機的構建體系方法、Fisher準則、小于均方誤差準則。手中掌握機器學習里360優(yōu)化概念怎么應用形式于線性分類器的設計。再理解神經網絡的反傳算法基本原理、能夠依據(jù)什么具體簡單的網絡實例描寫反傳公式的基本都形式。打聽一下最經典深度神經網絡模型、以及前沿科技，通常手中掌握卷積神經網絡；明白卷積神經網絡的統(tǒng)合過程、以及卷積操作的定義、Pooling你操作的定義等。

（三）統(tǒng)計學類型器：（1）支持向量機；（2）Adaboost算法；（3）子空間學與稀疏意思是。

明白統(tǒng)計學習理論的基本原理、支持向量機的基本原理與線性分類器的聯(lián)系。掌握到支持向量機的優(yōu)化目標構造方法、優(yōu)化軟件算法和應用。能夠掌握Adaboost的基本原理，弱分類器的基本概念以及分類器融合為一算法。掌握到子空間學習與稀疏來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過程、360優(yōu)化目標包括應用?；臼橇私釬isher辨別結論、核如何判斷結論等等；所了解稀疏意思是方法與子空間怎么學習的聯(lián)系與區(qū)別。

華為公司2023博士生招聘條件？

阿偉招人的博士招聘條件要注意有，一是專業(yè)沒有要求必須是人工智能，計算機類，而要應具備相關的職業(yè)競賽也可以是呃學習成績更加杰出的者，第二品行端正，沒有其他的不良嗜好，第三學校需要是各個地區(qū)重點985或211重點院校。