对于想要获取上海交通大学人工智能学院电子信息计算机科学与技术专业博士研究生入学考试试题的考生，建议通过以下合法合规的途径进行准备。首先需要明确的是，高校历年试题属于学校内部教学材料，通常不会通过公开渠道直接对外发布。考生可通过以下方式获取相关备考信息：

1. 联系招生办公室或研究生院：直接访问上海交通大学研究生院官网（https://yjs.sjtu.edu.cn/），在"招生信息"栏目中查询最新考博公告，部分年份可能会公示考试大纲或参考书目。建议在每年9-10月关注官网更新，此时通常会发布当年考试细则。

2. 导师资源获取：通过学院官网（https://ai.sjtu.edu.cn/）查询目标导师个人信息，部分导师会在个人主页或实验室网站公布研究方向相关资料，包括历年研究课题、学术论文等，这些内容对理解考试重点有重要参考价值。

3. 校内图书馆与资料室：上海交通大学图书馆特藏部保存有历年博士招生考试样题，考生可凭学生证到馆查阅。电子信息与计算机学院资料室每周二、四下午开放，可借阅专业相关考研真题汇编（需提前预约）。

4. 学术论坛与社群：加入"上海考博论坛"（https://shkaobo.com/）或"交大人工智能研招群"（微信扫码加入），这里常有往届考生分享备考经验，部分成员会整理学科综合测试的典型题型。注意甄别信息真伪，谨防诈骗。

5. 第三方教育平台：中公教育、新东方等机构会整理高校考博高频考点，虽非真题但能把握出题趋势。建议选择与上海交大合作的认证机构，如"交大考研联盟"（https://www.sjtu-study.com/）。

需要特别提醒的是：根据《著作权法》第二十四条，任何组织或个人不得非法复制、传播考试材料。对于网络上流传的所谓"内部真题"，考生应保持警惕，此类资料往往存在答案错误、题型不符等问题，甚至可能涉及法律风险。建议将主要精力放在系统学习《人工智能前沿技术》《机器学习理论》等核心课程内容上，同时关注《计算机学报》《自动化学报》等期刊近三年相关论文。

备考过程中建议建立"三位一体"复习体系：基础理论（线性代数、概率统计、数据结构）占40%，专业核心（深度学习、自然语言处理、计算机视觉）占35%，前沿热点（AIGC、大模型、边缘计算）占25%。可参考《上海交大人工智能学科建设白皮书》了解最新研究方向，该文件每年更新于学院官网"学科动态"栏目。

最后提醒考生注意考试时间节点，2024年考博报名截止时间为11月15日，现场确认12月1日，初试时间预计在12月底。建议提前准备英语六级以上水平的学术写作训练，特别是文献综述和论文开题报告撰写能力。备考期间可关注学院组织的"博士研究生学术月"活动（每年3月），现场可向在读博士生了解真实考试情况。