中国传媒大学信息与通信工程学院人工智能大数据技术与工程考博初试主要考察专业基础与科研能力，考试科目包括《人工智能与大数据技术综合考试》和《科研能力考核》。2023年考试大纲显示，人工智能方向重点考察机器学习算法、深度学习框架、自然语言处理技术及大数据系统架构设计，大数据方向则侧重数据挖掘算法、分布式计算框架（如Hadoop/Spark）、数据可视化与商业智能分析。

参考书目方面，《人工智能：现代方法（第四版）》Stuart Russell与Peter Norvig为必读教材，需结合《深度学习（花书）》Ian Goodfellow等人的核心理论框架进行系统学习。大数据领域推荐《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》郭宗杰译本，重点掌握MapReduce优化策略与Hive数据仓库原理。近三年真题显示，算法设计题占比达35%，2022年曾出现基于PyTorch实现图像生成对抗网络（GAN）的编程题，2021年考题涉及Spark SQL性能调优方案设计。

科研能力考核采用双盲评审机制，需提交两篇高质量论文（SCI一区或CCF-A类会议论文）。2023年录取数据显示，考生平均阅读量需覆盖近五年顶会论文（CVPR/NeurIPS/ICML等）80篇以上，重点掌握Transformer架构、联邦学习、图神经网络等前沿技术。建议考生建立技术图谱，将知识体系划分为基础理论（30%）、算法实现（40%）、系统设计（30%）三个维度。

备考策略应分三阶段实施：3-6月完成《矩阵分析》《概率论与数理统计》等数学基础强化，7-9月进行LeetCode算法刷题（重点前200题），10-11月搭建Jupyter Notebook实验环境，完成Kaggle竞赛项目复现。特别要注意《通信原理》与《信息论》在智能通信系统设计中的交叉应用，2022年复试中23%的考生因未能解释Turbo码与神经网络联合解码机制被淘汰。

真题解析表明，近五年出现12次交叉考题，如2021年同时考查卷积神经网络（CNN）在视频超分辨率重建中的应用（算法题）与FPGA加速方案设计（系统题）。建议考生建立错题本，分类整理算法推导错误（占比45%）、数学建模失误（30%）及工程实现漏洞（25%）。考场上需注意时间分配，综合考试建议单题控制在15分钟内完成，留足30分钟进行交叉验证。

特别提醒考生关注学院官网公布的《学术不端行为处理条例》，2023年有2名考生因代码抄袭被取消资格。建议使用GitHub进行实验代码版本管理，保留完整提交记录。复试阶段需重点展示与导师研究方向（如智能媒体计算、多模态大数据分析）的契合度，准备3个以上创新性研究设想，并熟练演示PyCharm/Jupyter Notebook的调试过程。