安徽大学考研初试科目及参考书目：人工智能学院(学术学位)。安徽大学已在官网公布了各专业课的考研初试大纲或参考书目，以下是人工智能学院(学术学位)考研初试的相关信息，大家可以作为备考资料之一，预祝大家考研顺利。
安徽大学2025年硕士研究生招生考试科目内容范围(学术学位)
考试科目内容范围说明:
827人工智能专业基础：包含数据结构、机器学习、信号与系统。数据结构：基本概念、线性表、栈和队列、数组、串、树和二叉树、图、查找和排序。操作系统包括：操作系统发展与基本概念、进程管理、处理机调度与死锁、存储器管理、设备管理、文件管理、操作系统接口等。机器学习：机器学习的相关基本概念;线性回归模型与求解;Logistic回归模型与求解;线性分类器、线性判别分析;支持向量机分类与回归，对偶问题，核函数;决策树;感知机、神经网络、BP算法、深度卷积神经网络模型;多分类学习;贝叶斯分类;集成学习;常用聚类模型与算法，聚类性能度量;降维、主成分分析、流形学习;特征选择、稀疏表示与字典学习;强化学习。信号与系统：信号与系统的相关基本概念;信号与系统的分类和判别方法;信号分解与运算;连续时间系统微分方程的建立与求解;零输入响应和零状态响应的求解;系统单位冲激响应的作用和求解;卷积积分;傅里叶级数;傅里叶变换的性质及应用;傅里叶变换应用于信号和系统的分析;拉普拉斯变换及系统的拉普拉斯分析法;信号流图与状态变量分析法。
F69人工智能专业综合：包含Python程序设计、计算机组成原理。Python程序设计：Python的相关基础概念;Python序列(列表、字典、元组、集合)操作;选择与循环结构;字符串、正则表达式;函数设计与使用;面向对象程序设计(类，重载等);文本文件与二进制文件的操作(读取与存储);异常处理与程序调试;数据结构(链表、树、队列、堆、栈、图);常用工具(Numpy、Pandas等)。计算机组成原理：冯·诺依曼计算机的主要组成及其特征、常用的计算机性能指标及其计算;补码的加减法运算及溢出判断、超前进位加法器的原理、一位乘除法的计算方法、浮点数的加减法运算过程、数据校验码的原理及常用校验码编码方法;主存储器的主要性能指标、主存储器的组成和工作方式、半导体存储器的容量扩展、高速缓冲存储器的工作原理、地址映像及替换算法;指令的组成及常用寻址方式、指令格式设计中的常见编码方式、RISC/CISC的概念及对比;控制器的主要组成部件及各主要部件的功能和相互关系、微程序控制计算机的基本工作原理、微程序设计技术、硬布线设计技术;I/O与主机交换信息的三种控制方式及其主要工作原理。
其他科目请参见相关学院对应学科。
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