人工智能专业保研难度大吗？本科阶段应该提前准备什么？

　　最近很多学人工智能的家长和学生都在问，这个专业保研到底难不难?得提前准备点啥?小编直接说吧：人工智能是现在最火的研究方向之一，就业也乐观，所以竞争确实不小，但它的门槛跟别的专业不太一样——这个专业对数学的要求特别高!反而给了数学底子好的人机会，哪怕你本科学的是数学、统计这类数统专业，跨保过来也很受导师青睐。下面小编就把人工智能保研的准备一个个说清楚！

　　一、难度到底大不大？

　　说实话，人工智能保研的竞争是激烈的，因为它太火了。资料里说得很直接，人工智能是目前非常火热的研究领域，就业方面也比较乐观，所以申请的人多，好学校的名额就那么点。但这里有个很有意思的点，就是人工智能对数学要求很高，这反而让数学和统计专业的学生在申请时很容易受到导师的青睐。也就是说，你如果数学底子扎实，反而比纯学AI的人更有竞争力。所以别被"热门"两个字吓住，只要找准自己的优势，这条路并不是高不可攀。

　　二、数学底子有多重要？

　　人工智能对数学的要求高，真不是说着玩的。资料里讲得挺透，数统专业跨保人工智能的优势，就体现在人工智能对数学要求很高这一点上。老师会很看重你的数学能力，尤其是统计和优化这块，如果还能辅以数值分析、泛函分析这些知识，那就更能展现数学系学生的优势了。更关键的是一点，面试的时候老师可能会让你当场进行定理推导，如果推不出来，老师就可能觉得你数学基础不扎实。所以本科阶段一定要把数学的根扎稳，那些经典的算法、定理，不光要会用，还得会推导，这个功夫不能省。

　　三、编程能力怎么练？

　　数学好，编程也不能拉胯。资料里说得很清楚，做人工智能领域的学生，一般使用的编程语言都是python，所以掌握好python是非常有优势的。但这里有个细节要注意，很多院校的机试，也就是上机考试，一般只能用C++和C，所以这两门语言的基础知识也必须知道。怎么练呢？资料里给了很实在的方法，就是刷leetcode进行适当练习，把代码能力提上来。代码能力主要体现在两个地方，一个是项目，一个是算法题——项目可以自己做一个小一点的，或者跟着学校做AI的老师做点科研训练，算法题就是上机考试的题目，这个特别能反映你的真实水平。

　　四、专业知识提前学啥？

　　人工智能的专业知识，得趁早开始积累，别等到大三才临时抱佛脚。资料里把机器学习的基础分成了两部分，一个是机器学习，一个是深度学习。机器学习方面，比较经典的是统计机器学习、西瓜书（《机器学习》）还有PRML（《模式识别与机器学习》），这些书里的内容很多，其中经典的算法必须会推导。深度学习方面，可以先学一些基础的模型和算法，如果想找课程视频，资料里推荐了李宏毅老师的课。这些专业知识，是面试时老师一定会问的东西，提前学好了，心里才有底。

　　五、竞赛科研怎么补？

　　人工智能的加分项，竞赛和科研都不能少。资料里提到，如果想保证竞争优势，优秀的简历是很好的敲门砖，绩点能提就提，最好有竞赛的奖项，比如全国大学生数学竞赛以及编程类竞赛。数学建模也特别适合这个方向，它考验算法、编程等多项能力，这些能力研究生阶段都用得到，老师也比较喜欢。科研方面，最好能做一个不错的项目，因为面试老师基本都会问内容和细节。资料里特别建议，项目可以跟着学校做人工智能的老师进行一定的科研训练，这样既能积累项目经验，又能在面试时有真东西可讲。

　　六、通用硬条件别落下？

　　最后提醒一句，人工智能再特殊，也逃不开保研的通用硬条件。资料里反复强调，重要性排序是成绩排名大于英语、再大于科研和竞赛。绩点和专业排名是获得保研名额的基础，也是体现专业素养和学习能力的核心，得放在首位。英语这块，六级理论上要通过，越高越好，最好在500分以上，550以上是很大的加分项，没过的话可以用雅思托福来补。还有一条底线，课程不能有不及格、补考和重修的情况，哪怕你排名再靠前，挂过科保研资格也可能直接泡汤。把这几个通用的硬条件守住，再加上前面说的数学、编程、专业、竞赛科研这些人工智能特有的准备，这条路才算走得稳。

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