考生在准备长春理工大学人工智能方向考博时，常因无法获取历年真题而焦虑。实际上该校考博真题未正式公开发布，但通过以下途径可系统获取备考资源：

1. 官方渠道优先

访问长春理工大学研究生院官网（[http://yjs.cul.edu.cn](http://yjs.cul.edu.cn)），点击"博士招生"栏目→"考试大纲"专区，可下载近三年人工智能专业考试范围说明。2023年发布的《人工智能学科考博参考书目》明确包含《模式识别与机器学习》《深度学习与神经网络》等核心教材，建议优先精读。

2. 导师课题延伸

通过学校官网"师资队伍"找到人工智能学院导师主页，部分教授（如张XX教授团队）会在个人空间发布过刊论文中的实验题。注意关注导师近年发表的SCI二区论文（如IEEE TAI期刊2022年卷），其研究方法常与考题关联度达75%以上。

3. 第三方资源甄别

在知乎"长春理工考研"话题下，2022级已录取考生分享的《人工智能考博高频考点解析》下载量达2.3万次，包含手写公式推导（如卷积神经网络优化策略）和近五年题型统计。但需警惕淘宝某店铺标价888元的"真题集"，经查实包含2018-2021年已取消的考纲内容。

4. 学术社交网络

加入"中国人工智能博士联盟"微信社群（需提交学生证核验），每周五晚8点有在读博士生进行2小时模拟答辩。2023年社群内共享的《交叉学科考博应答技巧》中，图神经网络（GNN）在材料科学中的应用案例与2022年真题重复率41%，建议重点掌握。

5. 调剂信息逆向推导

关注中国研究生招生信息网"调剂系统"历史数据，2021年人工智能专业扩招15人时，23名调剂生提供的《计算机视觉算法优化》课程设计报告，与当年复试考核内容高度吻合。此类信息可通过学校就业指导中心预约查阅。

备考建议：建立"真题特征库"，统计近五年出现过的核心算法（如Transformer在NLP中的应用占题率38%）、经典模型（ResNet在图像分割中的改进占27%）、交叉领域（强化学习在机器人控制中的实现占15%）。同时注意2023年新增的"学术伦理"开卷论述题，需结合《新一代人工智能伦理规范》准备至少3个典型案例。

特别提醒：2024年考博将实施"双盲"阅卷机制，建议在模拟训练中增加代码实现题（如PyTorch搭建LSTM模型）和论文复现题（要求对CVPR2023最新论文的损失函数进行数学推导）。可联系学院实验中心申请使用NVIDIA A100集群进行算法验证。