中国矿业大学矿大人工智能研究院人工智能专业考博初试主要考察学术基础与科研能力，初试科目包括专业课笔试、英语水平测试和综合面试。专业课笔试科目为《人工智能前沿技术》，参考书目为《人工智能：现代方法》（Stuart Russell & Peter Norvig著，第4版）和《深度学习》（Ian Goodfellow等著，2016年），重点考察机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心领域的基础理论与算法实现能力。

英语水平测试采用无领导小组讨论形式，要求考生围绕人工智能伦理、算力资源分配、AI与碳中和等热点话题展开学术辩论，同时需提交500-800字的英文文献综述作为补充材料。综合面试环节包含三个部分：一是个人陈述（需突出科研经历与项目成果，如参与过联邦学习、图神经网络等方向的研究）；二是随机抽题答辩（常见题目如"如何解决小样本学习中的数据稀疏问题"）；三是科研潜力评估（要求现场演示Python代码或MATLAB模型，例如基于Transformer的文本生成算法优化）。

考生需在研招网完成报名后，通过矿大人工智能研究院官网下载历年真题（建议下载2019-2023年真题及答案解析）。复习策略建议分三阶段：第一阶段（3个月）系统梳理知识框架，完成《深度学习》中卷与《强化学习》相关章节的推导；第二阶段（2个月）进行专题突破，重点攻克生成对抗网络（GAN）、对比学习（Contrastive Learning）等前沿方向；第三阶段（1个月）进行模拟训练，每周至少完成2套真题并录制英文答辩视频进行AI语音评测。

特别提醒考生关注研究院2024年新增的"AI for Social Good"考核模块，需准备相关案例研究（如基于大模型的乡村振兴解决方案）。复试调剂方面，计算机科学与技术、控制科学与工程等专业考生可通过跨专业加试（科目代码827）进入人工智能方向。备考资料获取途径包括：矿大图书馆B区人工智能专业书库（开放时间至22:00）、知网硕博论文库（检索关键词"矿业大学+人工智能+博士论文"）、以及研究院实验室共享的Kaggle竞赛数据集（需导师邮箱申请权限）。