26考研|清华大学深研院电子信息（人工智能）考研科目【盛世清北】

考研清华电子信息（人工智能）专业，是众多学子追求卓越学术与职业发展的重要途径。然而，此过程需要坚定地脚踏实地，摒弃投机取巧的心态。扎实做好备考工作，下面是盛世清北整理的清华深研院电子信息（人工智能）考研科目整理及解读，希望可以帮助各位考生提早做好备考工作。

清华深研院人工智能硕士作为电子信息专硕全日制下设方向，其考试科目设置独具特色。四门科目涵盖两门公共课与两门专业课。其中，考研外语和考研政治各占 100 分，这两门公共课是对考生基本政治素养与外语水平的考量。政治科目着重考查对马克思主义基本原理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系等的理解与掌握程度，要求考生具备扎实的政治理论基础，能够运用相关理论分析实际问题。英语（一）则聚焦于考生的英语阅读理解、翻译以及写作能力，在如今全球化科研交流日益频繁的背景下，良好的英语水平对于深入学习与研究人工智能领域的前沿知识至关重要。

专业课方面，一门基础专业课与另一门专业课各 150 分，总分达 300 分，其重要性不言而喻。以 301 数学（一）为例，它主要针对考生在高等数学、线性代数和概率论与数理统计等方面的知识与技能展开考查。高等数学中的微积分、级数等知识是深入理解人工智能算法优化原理的基石；线性代数中的向量空间、矩阵运算等内容在处理人工智能中的数据变换与模型矩阵运算时不可或缺；概率论与数理统计更是为人工智能中的概率模型、机器学习算法中的不确定性分析提供了理论依据。扎实掌握数学（一）的知识，能够为后续人工智能专业课程的学习以及科研实践打下坚实的数学基础。

再看 840 数学 - 数据方向基础综合，这是一门涉及多领域的基础综合科目，包括数据结构、算法分析等。在人工智能的学习与研究中，数据结构的合理选择与运用直接影响着数据存储、访问与处理的效率。例如，在处理大规模图像数据或文本数据时，选择合适的数据结构能够显著提高数据读取与特征提取的速度。算法分析则有助于考生理解与设计高效的人工智能算法，如搜索算法、排序算法在数据预处理与模型训练中的应用，以及机器学习算法的时间复杂度与空间复杂度分析等，从而能够优化算法性能，提升人工智能系统的运行效率。

值得一提的是，2025 年该专业计划招收 29 人。这一招生规模在竞争激烈的考研环境下更凸显其珍贵性。考生们需明确，想要成功考入清华深研院电子信息（人工智能）专业硕士，关键在于对基础知识的深度理解与扎实掌握，以及能否将所学知识灵活运用到实际的问题解决与科研实践中。切不可轻信押题等投机取巧的方式，因为考研是对自身综合实力的全面检验，唯有凭借自身的真才实学，通过系统复习、深入思考与刻苦钻研，才能在众多考生中脱颖而出，踏上清华人工智能考研专业的学术殿堂，开启在人工智能领域深入探索与创新的精彩征程。

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