一、心路：让机器学会看
本科时我做过一个手写数字识别的小项目。模型第一次把潦草的数字认对时，我盯着屏幕笑了很久。那种"让机器学会看"的感觉，让我决定往这个方向走。翻看2026年招生专业目录，电子信息归属工学门类下的专业学位，人工智能是其中的培养方向，初试通常考思想政治理论、英语（多为英语二）、数学（多为数学二，部分数学一）和一门专业课（多含数据结构、程序设计或机器学习基础）。
备考像在训练一个模型：反复迭代，慢慢收敛。
二、公共课：厚积薄发
政治先厚积、再薄发，前期吃透知识点，后期真题收口，分析题练结构。英语二靠真题精读与词汇积累，人工智能领域的文献几乎全是英文，英语基础扎实尤其重要。数学是算法理解的地基，我把基础打牢，再用真题与模拟巩固。
三、专业课：数学为基
人工智能方向的专业课，数据结构与程序设计是常考科目，部分院校会涉及机器学习、概率统计与线性代数的应用。我把算法原理亲手推一遍，用代码复现经典模型，理解每个公式解决什么问题。真题帮我判断重点，答题时思路清楚、步骤完整、表达规范。
四、报班：择善而从
备考中我选择了新祥旭考研全科定制辅导服务，老师针对我的基础和成都理工的命题特点做了系统辅导，帮我把数学与专业课的时间分配理顺，也补齐了薄弱环节。
如今我在新祥旭考研担任专业课辅导老师，为备考人工智能相关方向的同学提供一对一辅导。愿你在2026年迭代出一个更好的自己。
