北京航空航天大学人工智能研究院在考博招生中特别注重对数学基础、电子信息技术和人工智能前沿领域的深度融合能力考察，其参考书目与培养方案紧密围绕"智能+"战略需求构建知识体系。数学基础方面，重点强化《矩阵分析》《概率论与数理统计》《最优化理论》三大核心课程，要求考生掌握线性空间与算子理论、随机过程建模、凸优化算法设计等核心方法论，结合研究院在智能系统建模中的实际需求，特别增设《随机控制理论》与《图神经网络数学基础》选修模块。电子信息技术层面，以《信号处理原理》《数字通信系统》《嵌入式系统设计》为基础，延伸至《生物医学信号处理》《智能感知与传感器技术》等交叉领域，注重培养复杂场景下的信息采集、传输与处理能力。人工智能前沿方向则聚焦《机器学习理论》《深度学习框架》《自然语言处理》三大支柱，结合研究院在计算机视觉、智能机器人等领域的科研特色，要求考生深入理解Transformer架构、强化学习算法、多模态融合等关键技术，并完成基于PyTorch/TensorFlow的端到端系统开发实践。跨学科融合课程《智能系统架构设计》贯穿始终，通过项目制教学培养复杂系统建模与工程实现能力。备考策略上建议考生建立"三阶递进"学习路径：第一阶段（1-3个月）完成数学与电子信息基础强化，重点突破矩阵分解、滤波理论、神经网络基础等核心概念；第二阶段（4-6个月）开展人工智能技术专项突破，系统掌握CNN/RNN/Transformer架构及迁移学习技术；第三阶段（7-9个月）参与研究院开放课题，在智能驾驶决策系统或医疗影像分析等实际项目中验证理论应用能力。特别需关注研究院近年发表的《IEEE TPAMI》《Pattern Recognition》系列论文，掌握知识蒸馏、联邦学习等最新技术方向，同时通过北航AI开放实验室的Kaggle竞赛平台提升工程实践能力。建议考生在初试中重点论述图神经网络在空天装备故障诊断中的应用，或探讨联邦学习框架下多机构医疗数据协同分析方案，此类结合北航学科特色的创新性论述将显著提升录取竞争力。