中国矿业大学北京的人工智能考博竞争激烈，备考需要系统规划与针对性突破。首先需深入研究该校人工智能学院的招生政策，明确考试科目、参考书目及导师研究方向。根据近年真题分析，专业课通常涵盖《模式识别与机器学习》《深度学习导论》等核心课程，英语侧重学术写作与文献阅读能力，数学三（部分年份）或高数概率论综合考察，面试注重科研潜力和项目经验。建议将备考分为基础、强化、冲刺三阶段，基础阶段（3-6个月）重点构建知识框架，完成《统计学习方法》《人工智能：现代方法》等教材精读，配合MIT 6.S191等公开课强化理论深度；强化阶段（2-3个月）进入真题训练，整理近五年统考题与自命题规律，例如在自然语言处理方向需重点突破Transformer架构与BERT应用，计算机视觉方向需掌握目标检测与GAN技术难点；冲刺阶段（1-2个月）模拟全真考试环境，针对薄弱环节进行专项突破，如数学证明题需强化Leibniz公式与矩阵分解训练，面试需准备3-5个研究计划案例并模拟导师问答。英语复习应注重学术文献精读，每周精析2-3篇顶会论文（如NeurIPS、CVPR），积累专业术语写作模板；数学需建立错题本分类解析，重点攻克动态规划、蒙特卡洛树搜索等交叉领域算法证明。特别要注意该校对"智能矿山"交叉学科方向的倾斜，建议提前研读《智能矿山安全监测》《数字孪生技术应用》等校内论文，在面试中结合煤矿井下场景设计解决方案。备考资源推荐使用Kaggle实践平台巩固算法实现，通过arXiv每日推送跟踪2023-2024年最新技术动态，同时加入中国人工智能学会学生分会获取学术资讯。最后需建立动态评估机制，每月进行模拟考试并对比目标院校录取数据，及时调整复习策略。建议关注导师近年国家自然科学基金项目申报书，在简历中突出与"人工智能+能源"相关的科研经历，例如参与过煤矿机器人路径规划或瓦斯预测系统的开发。心理调节方面可采用番茄工作法保持专注，每周进行3次有氧运动维持学习状态，备考后期可联系在读博士生获取内部考试动态。