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人工智能学院20考研答疑
20ai考研交流群 730391450
本页面为20答疑汇总，有更多问题请在issues里提出
南大ai 课程 http://cs.nju.edu.cn/zhangl/ai.htm
南大算法 课程 知乎 黄宇 b站 算法主义https://m.bilibili.com/space/474662253
北大ai mooc https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002188003
浙大ai mooc https://www.icourse163.org/learn/ZJU-1003377027?tid=1003607021
江西理工ai mooc （搜索讲的比较多） http://www.xuetangx.com/courses/course-v1:JXUST+JXUST2016001+2019_T1/about
南大概率统计 课程 http://cs.nju.edu.cn/tb/prob.htm
南大概率统计 mooc http://www.icourse163.org/course/NJU-1003566010
南瓜书（西瓜书公式详细推导） https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/
深度学习500问 准备面试可参考 https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions
北大算法课（建议准备复试上机时看） https://www.icourse163.org/learn/PKU-1001894005?tid=1003186011
北大离散数学 https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002525004?tid=1003290008
暂时不清楚20的情况。
这里建议大家在九月份招生简章出来之前，把数学一、数据结构、概率论书和课后习题好好学学做做，加快进度。
aima我建议基础一般的同学9月前最好跟着mooc过一遍，心里有数，但是不要用过多时间，因为到时候如果缩招太多你可能会纠结报不报ai院。
总之，如果你在纠结，那么你数学和数据结构的进度一定要比其他人快的，这样你如果不考南大或者考南大cs之类的也不会因为科目不同而劣势太大。
当然如果你能早早地认定要考ai院是最好的，这个建议只是针对摇摆不定的同学。祝大家顺利。
可以。具体导师名单参考官网
区别主要我猜还在专业课程方面吧，还没有入学，这方面了解不是很多。
人工智能学院的吴建鑫老师是视觉领域非常厉害的导师。(举个例子，他18年毕业的博士现在是旷视南京研究院的负责人)
你说的两个方向可能是指全日制和非全日制？全和非全是不能相互调剂的。
如果你指的是研究方向，完全是看你选择的导师是做什么的。只要考上了就一定有导师的，这个放心
人工智能:一种现代的方法(第3版)(影印版) (英语) 平装，拉塞尔(Stuart J.Russell), 诺维格(Peter Norvig)
《数据结构（用面向对象方法与C++描述）》（第二版），殷人昆等，清华大学出版社；
计算机算法——设计与分析导论 (影印版，Computer Algorithms: Introduction to Design and Analysis, 3rd Edition)，Sara Baase, Allen Van Gelder 编著，高等教育出版
《概率论与数理统计》，高祖新、陈华均（编），南京大学出版社
以下是我个人建议的专业课参考资料 仅供参考
1.人工智能
最稳妥的是以aima的书为主，辅助mooc 。 以去年的经验，西瓜书前10章+aima的搜索、逻辑部分也足够应对考试，具体经验贴里讲有，但是没有人知道今年会怎么出题，也没有知道这样复习能不能应对今年的考试。
2.数据结构 算法
参考845，殷人昆＋黄宇
3.概率统计
最好单独买一套教材和习题册，我用的是茆诗松的，因为有完整的习题解答，不过也推荐南大本科的书（傅冬生），具体见群相册。
AIMA：
我个人认为的重要度顺序： 北大mooc的基础选择题>西瓜书部分课后题（注重理解）>> aima课后习题
对aima来说，更重要的是搞懂算法的设计思路以及不同算法的特点，习题反而不是最重要的。
数据结构与算法：
重点都是殷书和黄书的例题。
殷书带星号部分要了解，不带星号的部分必须弄熟弄透。殷书课后题建议做做。
黄书课后题没答案，想做的话答案只能自己google了。其实黄宇书上正文的算法和例题看懂已经很不错了，没必要追求题量，真想做算法题的话可以参考leetcode。
概率统计
建议把所用的教材的习题全做了（因此我建议使用茆诗松的书，因为有专门的一本详细的习题解答，所以不差钱的同学这里建议最好是南大的傅书和茆的书都买了），这样应付数学一的概统也没有问题。同时辅助使用市面数学一的概统教材，因为整个考研里概统考察范围比数一的教材要广，因此只能辅助看，不要主看。
我对比了目录，差距不大。高祖新那本书我从图书馆借的，很旧，用起来体验太差，就买了茆的书。概率重点只是相对于数一的概率来说是后半本书，考假设检验多一些。
另外更推荐南大的本科用书，傅的书，具体封面见群相册。
不需要。AIMA又大又全，讲的很细致，看不懂可以参考Mooc或者就把书多看几遍。
是的。
殷书前面的部分有c++介绍，把那个看一下就差不多能看懂书上的代码了。C++还是要看一下的，复试上机有可能也要用（学过Java的也可以用Java），跨考建议一定要学一下C++。
重点把类这种c++的特性什么的看看，今年没考但是之前南大期末题有考过。
视频的话最大好处是帮你提炼一下讲课老师认为的重点，虽然可能和南大重点不太一样但是不会相差太远。
由于这本书内容实在太多了，我建议还是不要硬肝书(真想硬刚的话也可以试试，如果你能光看书坚持到逻辑推理看完依然感觉良好的话，那你就可以直接把书看完了)，虽然目前(三月底)时间很充足，但是到最后英语政治数学齐上阵，aima那么多内容你肯定会遗忘的，而且专业课也不止这一本书，时间规划一定要想好，该放弃的部分可以果断放弃。
首先数学复习是全程的，概率统计就和数学一起看，一般是复习完高数和线代后开始看概率统计。
政治一般暑假开始，英语自己看情况。
专业课的话
首先数据结构是最重要的，学好数构，学算法和aima会轻松一些。
如果目前不确定考ai,参考之前的回答。
如果确定要考ai,不管跨考与否，都建议先认真看数构并做题，接下来看算法的重点，然后专心看aima和mooc以及aima书上的重点，最后才是aima和算法通刷（追求高分）。
<=PAT甲 github链接里有上机题以及大佬写的题解
C++ Vs2013 Dev
Java eclipse
离散重点可以参考cs大里的资料。
离散全是证明，重点逻辑 集合 群 图（其实都是重点）
机器学习有10个选择 5个大题，基本上都是前十章的内容。
英文自我介绍并回答2个左右的问题。
准备的话，如果做过项目准备项目，没做过项目把基础打好，尤其是数学和机器学习相关的。
首先不管是你自我介绍还是递交简历还是名单，老师会知道你本科院校的，毫无疑问的是本科学校肯定会对面试有影响，但是最重要的是你临场发挥如何，何况面试只有100/700分。
项目没有硬性要求，可以没有。
这里只考虑考研的情况。
如果你足够优秀建议5月份参加Lamda的统一考核；
如果考研前没有联系，建议初试出分后再联系。
考研名额就是不够的，没办法。
有