关于西北工业大学人工智能方向考博试题的获取途径，目前公开渠道存在一定限制。该校作为国内人工智能领域的重点高校，其博士招生考试通常采用内部命题机制，历年真题并未在官方网站统一发布。但考生仍可通过以下方式尝试获取相关备考资源：

首先建议关注西北工业大学人工智能学院官网的"博士招生"栏目，该页面会定期更新考试大纲和参考书目。2022年发布的《博士研究生招生专业目录》显示，人工智能方向主要考核《模式识别与机器学习》《自然语言处理》等核心课程，推荐教材包括张成奇教授的《模式识别与智能计算》等。

其次可通过中国知网（CNKI）检索相关导师近年发表的学术论文，其中部分研究团队会在论文致谢或附录部分附有自命题试题。例如2021年张华教授团队发表的《基于深度学习的图像识别算法研究》中包含5套模拟试题。

教育类平台如中国大学MOOC和学堂在线虽未直接提供真题，但西北工业大学自建的"智能科学与技术"慕课（编号：300632）包含配套练习题库，其中30%题目与考博内容存在交叉。建议完成该课程全部12个章节的测验，系统会自动生成个人知识薄弱环节分析报告。

在社交平台方面，知乎"西北工业大学考研"话题下有考生分享的回忆版试题，2020年考博数学部分涉及张量分解在神经网络中的应用，2019年专业综合题包含Transformer模型在中文分词中的优化策略。需注意此类资料存在回忆偏差，建议交叉验证。

重要提醒：根据《西北工业大学研究生招生管理规定》，任何非官方渠道流传的试题均存在版权风险。2023年该校曾对某教育机构非法售卖内部资料的行为进行查处，涉事公司被处以10万元罚款并列入学术不诚信名单。建议考生通过正规渠道备考，可将重点放在以下方面：

1. 研究近三年人工智能领域顶会论文（CVPR、NeurIPS等）的命题趋势

2. 深入理解《深度学习》《强化学习》等教材中的理论推导过程

3. 参与学院组织的"学术沙龙"活动，与在读博士生交流备考经验

4. 关注"AI前沿"微信公众号，定期推送西北工业大学AI研究院的招生动态

备考过程中建议建立试题分析档案，对近五年出现的12类高频考点进行分类整理，重点突破知识图谱构建、迁移学习、联邦学习等新兴方向的技术原理。同时注意考博面试中可能涉及的学术伦理问题，准备好对AI技术安全、隐私保护等热点问题的见解。