四川大学智能科学与技术考博初试主要考察考生在智能科学领域的专业素养、科研能力以及综合素质。考试分为专业课笔试、综合面试和英语测试三个部分，其中专业课笔试占比60%，综合面试占比30%，英语测试占比10%。专业课笔试科目为《智能系统与模式识别》，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心内容，要求考生掌握经典算法原理及前沿研究动态，同时具备解决实际问题的能力。建议考生以《Pattern Recognition and Machine Learning》和《Deep Learning》为理论基础，结合四川大学自编的《智能科学与技术考博专业课辅导讲义》进行系统复习，重点关注卷积神经网络、Transformer架构、强化学习等热点方向，近三年真题中相关题型占比超过40%。综合面试注重考察科研潜力与学术道德，常围绕 Candidates的研究计划、代表作评价、学术伦理等展开提问，需准备中英文版个人研究陈述，建议提前联系报考导师组核心成员进行模拟面试。英语测试采用无领导小组讨论形式，命题多涉及人工智能伦理、技术的社会影响等议题，推荐关注《Nature Machine Intelligence》和《AI Now Institute》发布的年度报告。备考周期建议不少于6个月，其中前3个月完成专业基础强化，中间2个月进行真题模拟与热点追踪，最后1个月侧重面试礼仪与学术表达训练。需特别注意四川大学近年来对跨学科研究能力的重视，建议在复习过程中加强认知科学、神经科学等关联领域的知识储备，相关文献可通过Web of Science平台检索近五年被引量前20%的论文。考试纪律要求严格，专业课笔试采用闭卷机考形式，需熟练掌握MATLAB或Python的矩阵运算与可视化工具，建议每日进行2小时模拟机考训练以适应考试节奏。历年录取数据显示，初试成绩前15%的考生进入复试比例约为1:1.2，因此总分达到380分以上具备较高竞争力。最后提醒考生关注四川大学研究生院官网发布的《智能科学与技术考博细则》，特别注意2023年新增的"学术不端行为承诺书"提交要求，相关材料需在初试前一周通过学校指定系统完成上传。