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南京工业大学876人工智能基础2026年考研大纲及参考书目

2025-10-12 17:02:00来源：网络

　　876《人工智能基础》2026年考试大纲

　　一、考试的基本要求

　　要求考生系统理解人工智能的基本概念、发展脉络和分支领域，

　　从理论模型、算法原理和实现流程三个维度掌握机器学习(监督/无

　　监督学习分类、逻辑回归与聚类算法)、人工神经网络(神经元结构、

　　激活函数、训练方法)以及深度学习(CNN原理、强化学习框架)

　　知识。针对简单的应用问题，能够选择、设计合适、有效的算法。

　　另一方面，要求考生比较系统地掌握主流人工智能技术的基本概

　　念、基本原理和实践路径，包括：自然语言处理、计算机视觉、语音

　　信号识别等领域，并运用Python(或C语言)工具实现。

　　要求考生具有较强的抽象思维能力、逻辑推理能力、算法设计能

　　力，以及将人工智能技术应用于实际问题的综合能力。

　　二、考试方式和考试时间

　　闭卷考试，总分150，考试时间为3小时。

　　三、参考书目(仅供参考)

　　《人工智能导论》，姜春茂，清华大学出版社，2021年

　　四、试题类型：

　　主要包括编程题、综合题等类型，并根据每年的考试要求做相应

　　调整。

　　五、考试内容及要求

　　第一部分 人工智能基础

　　掌握：人工智能的核心定义与发展目标;人工智能在互联网、制

　　造业、金融消费等领域的典型应用场景;机器学习模型与推理符号模

　　1

　　型的区别;人工智能与大数据、深度学习的技术关联性;Python基础

　　语法(数据类型、字符串、列表/元组/字典操作);流程控制(条件判

　　断、循环);函数定义与调用;NumPy数组创建、索引及矩阵运算;

　　文件读写方法。

　　熟悉：人工智能行业图谱与经典问题求解思路;第三方模块安装

　　与使用(2.3节);Matplotlib绘图;矩阵的存储表示方法。

　　第二部分 机器学习

　　掌握：机器学习的基本定义与核心任务;监督学习、无监督学习

　　与典型场景;数据预处理和特征工程(缺失值处理、标准化、特征选

　　择、维度变换);基于sklearn库的数据集加载、模型训练与评估;逻

　　辑回归与分类;线性回归与预测;K-Means聚类算法。

　　熟悉：机器学习在典型领域的应用范式;分类与回归问题;特征

　　降维技术(PCA);结果的可视化分析。

　　第三部分 人工神经网络

　　掌握：人工神经网络的基本结构与原理;神经元模型的数学表示

　　(加权输入、激活函数);网络构建(层结构、权重初始化);损失函

　　数与反向传播机制;常用激活函数;感知器的决策原理与局限性;单

　　层与多层神经网络;前向网络与反馈网络;循环神经网络。

　　熟悉：梯度下降优化器的应用场景;过拟合的识别与缓解;感知

　　器解决问题;隐藏层设计对模型的影响;RNN的变体结构。

　　第四部分 自然语言处理

　　掌握：自然语言处理的核心任务与应用场景;文本分词技术;词

　　2

　　干提取与词形还原;文本分块;词袋模型;TF-IDF算法及应用;LDA

　　模型的基本原理与流程。

　　熟悉：分词工具(NLTK、Jieba);词干提取与词形还原的影响;

　　分块规则的设计依据;词袋模型的扩展;自然语言处理评估指标;语

　　义分析器的构建流程与关键组件。

　　第五部分 语音识别

　　掌握：语音信号的数字化表示与预处理;音频信号可视化;时域

　　到频域转换及频谱图生成;梅尔频率倒谱系数(MFCC);语音识别

　　系统的基本架构与识别流程。

　　熟悉：音频信号生成参数(采样率、振幅);频域特征的物理意

　　义;MFCC特征的作用;隐马尔可夫模型(HMM)应用;环境噪声

　　对识别准确率的影响机制。

　　第六部分计算机视觉

　　掌握：计算机视觉的核心任务与技术范畴;移动物体检测方法(帧

　　间差分法、色彩空间跟踪、背景差分法);CAMShift算法和流程;光

　　流法的运动轨迹建模;Haar级联分类器。

　　熟悉：OpenCV库的核心功能模块与典型应用场景;背景差分法

　　与背景建模;CAMShift算法的改进;稀疏光流与稠密光流;Haar特

　　征模板的设计依据;人脸检测。

　　第七部分 强化学习与深度学习

　　掌握：强化学习的核心要素(智能体、环境、奖励);强化学习

　　与监督学习的区别;马尔可夫决策过程;卷积神经网络的核心结构(卷

　　3

　　积层、池化层、全连接层);单层神经网络与CNN的差异。

　　熟悉：现实场景的强化学习应用范式;探索-利用权衡策略;深

　　度学习与传统机器学习的对比;卷积核对特征图的影响;图像分类的

　　评估指标。

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本文关键字: 考研大纲及参考书目

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