一、新高考选科要求
1. 必选物理
人工智能属于计算机类或电子信息类专业,无论是“3+3”还是“3+1+2”模式,物理是绝大多数高校的硬性要求。例如:
2. 建议加选化学
部分顶尖高校(如南京大学、中山大学)在物理基础上增加化学要求,以提高竞争力或适配更高阶课程(如算法优化、硬件设计)。
二、学科知识基础
(一)数学核心课程
1. 线性代数:矩阵运算、特征值分解等是机器学习模型(如神经网络、主成分分析)的基础。
2. 概率论与数理统计:处理数据不确定性、贝叶斯理论、参数估计等关键技能。
3. 微积分:梯度下降、反向传播等算法依赖导数与积分知识。
4. 离散数学与优化理论:逻辑推理、图论及凸优化在算法设计中广泛应用。
(二)计算机科学基础
1. 编程语言:Python(主流AI开发)、C++(高性能计算)是必备技能,需掌握数据结构与算法设计。
2. 操作系统与计算机网络:涉及分布式计算(如GPU集群管理)、数据存储与传输,对大规模模型训练至关重要。
3. 数据库与编译原理:数据管理及底层系统优化(如TensorFlow框架)的基础。
(三)人工智能核心课程
1. 机器学习:监督学习(线性回归、SVM)、无监督学习(聚类)、强化学习(Q-learning)等。
2. 深度学习:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer模型等。
3. 自然语言处理(NLP)与计算机视觉(CV):文本分析、图像识别等应用技术,需结合算法与领域知识。
三、跨学科知识(进阶方向)
1. 神经科学:模拟人脑神经网络结构,研究认知机制与类脑计算。
2. 心理学:用户行为分析与人机交互设计。
3. 学与法律:AI技术的社会影响评估与合规性。
四、实践能力培养
1. 项目实践:参与开源项目(如Kaggle竞赛)、企业实习或科研课题,提升算法实现与调优能力。
2. 工具掌握:熟练使用TensorFlow、PyTorch框架,以及数据处理工具(Pandas、NumPy)。
建议结合目标院校的具体要求(如南京大学需化学)提前规划,并通过竞赛、项目积累实践经验。










































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