统考科目
人工智能（数学）统考科目通常包括以下几个核心数学领域，具体内容可能因院校和考试类型（硕士、博士等）有所不同：
一、基础数学科目
1. 线性代数（100分）
考试内容：
向量空间、矩阵运算
特征值和特征向量
线性变换
题型：选择题、计算题、证明题。
2. 概率论与数理统计（100分）
考试内容：
概率分布
统计推断
回归分析
题型：计算题、应用题。
二、高级数学科目
1. 微积分（150分）
考试内容：
极限、连续
微分、积分
多元函数微积分
题型：计算题、证明题。
2. 离散数学（100分）
考试内容：
集合论
图论
逻辑
题型：选择题、证明题。
三、应用数学科目
1. 优化理论（100分）
考试内容：
线性规划
非线性规划
动态规划
题型：计算题、应用题。
2. 数值分析（100分）
考试内容：
数值解
误差分析
算法设计
题型：计算题、编程题。
四、备考建议
基础巩固：重点复习线性代数和概率论，这两门是人工智能领域的数学基础。
高级数学：微积分和离散数学是理解复杂算法的关键，需深入掌握。
应用数学：优化理论和数值分析是实际应用中常用的数学工具，需结合实际案例学习。