苏州大学计算机科学与技术学院计算机科学与技术、软件工程、人工智能三个方向的考博复习需要结合学院培养特色和学科优势进行针对性准备。首先建议考生通过学院官网和导师个人主页系统梳理研究方向，重点关注智能计算系统、软件质量工程、人机交互与认知计算等学院重点领域。专业基础课复习应着重构建知识体系，数据结构与算法方面推荐使用严蔚敏版教材配合《算法竞赛入门经典》进行强化训练，操作系统与计算机网络可结合《现代操作系统》和《计算机网络：自顶向下方法》进行模块化学习。

人工智能方向考博需特别重视前沿技术跟踪，建议建立三个层次的文献研读体系：基础理论层精读《深度学习》《强化学习》等经典著作；技术实践层关注CVPR、NeurIPS等顶会论文，重点掌握Transformer、Diffusion等模型原理；应用创新层需结合苏大智慧医疗、工业质检等合作项目，完成至少1项Kaggle竞赛或开源项目实践。软件工程方向应强化工程实践能力，通过参与学院智能软件工程技术研究中心的横向课题，熟练掌握CMMI、DevOps等工程方法，建议考取PMP认证并积累3个以上完整项目文档。

考试科目方面，801计算机专业基础综合涵盖计算机组成原理、操作系统、计算机网络和软件工程导论，需采用真题导向复习法，近五年真题重复率约65%，重点攻克进程调度、虚拟内存、协议栈设计等高频考点。人工智能方向的专业课可能涉及机器学习理论证明和神经网络架构创新，需准备数学推导模板和论文复现报告。软件工程方向则需深入理解需求工程、软件测试等核心理论，结合学院智能软件工程实验室的测试框架开发经验进行案例分析。

复试准备应注重学术潜力和工程能力的双重展示，建议提前联系2-3位目标导师进行预沟通，重点汇报参与过的科研项目和技术突破点。面试时准备3个技术问题解决方案（含代码片段）和2个创新性研究设想，可参考学院近三年发表的SSCI论文进行选题构思。特别提醒考生关注学院"计算机学科拔尖学生培养计划"的考核要求，其面试权重占70%，需重点展示学术成果转化能力，如将毕业设计转化为软件著作权或专利的案例。

备考时间规划建议采用"三轮递进"模式：基础夯实阶段（3-6月）完成4门专业课系统学习，每天保持2小时英语文献阅读；强化提升阶段（7-9月）进行真题模拟训练，每周完成1套完整试卷并复盘错题；冲刺突破阶段（10-12月）侧重导师研究方向，每周提交1份技术综述报告。建议加入学院研究生会组织的"博导下午茶"活动，通过参与学术沙龙积累科研社交资本。最后提醒考生注意学院考博动态，其近年实行"申请-考核"制，需提前准备个人陈述、研究计划等材料，建议在9月15日前完成全部申请材料提交。