人工智能博士研究生考试作为学术深造的重要途径，东南大学在人工智能领域的学科优势与科研实力为其提供了扎实的学术基础。考生在备考过程中需重点把握三个核心维度：系统构建机器学习与深度学习理论框架，建议精读《深度学习：基于Python的理论与实现》与《统计学习方法》，结合李航团队编写的《机器学习实战》建立数学建模能力；其次，强化计算机视觉与自然语言处理方向的专项突破，需深入理解《计算机视觉：算法与应用》中特征提取技术，同时掌握《自然语言处理综论》中的Transformer架构原理；最后，注重科研创新能力培养，通过东南大学官网发布的"智能感知与图像处理""类脑智能与类脑计算"等六个重点研究方向，针对性研读近三年本领域顶会论文（CVPR、NeurIPS等），建议建立包含200篇以上文献的个性化知识图谱。

在复习策略上，应采用"三阶递进"模式：基础阶段（3-6个月）完成数学基础（线性代数、概率论）与编程能力（Python/C++）的系统强化，重点突破《矩阵分析与应用》中SVD分解与《概率论与数理统计》中贝叶斯定理的应用；强化阶段（2-3个月）开展"理论-代码-实验"三位一体训练，例如基于PyTorch复现ResNet-50模型并优化训练策略；冲刺阶段（1-2个月）聚焦东南大学特色研究方向，如智能微纳系统中的迁移学习优化、智慧医疗中的多模态数据融合等，结合东南大学AI学院近三年在《IEEE TPAMI》发表的12篇论文进行专题研讨。

考博笔试需重点突破三大题型：一是数学证明题（占比30%），涉及凸优化、概率图模型等理论；二是算法设计题（占比25%），要求实现动态规划或强化学习算法；三是前沿技术论述（占比45%），需结合东南大学"智能机器人"教育部重点实验室最新成果进行评述。建议建立"错题溯源"机制，对近五年东南大学考博真题进行分类统计，发现计算机视觉方向考题重复率达62%，自然语言处理方向交叉学科题占比提升至38%。

面试环节需注意三个关键点：一是研究计划需与东南大学"人工智能与机器人"学科评估A+评级方向高度契合，建议参考学院官网公布的"智能感知与决策控制"等五个前沿课题组；二是技术路线图应体现东南大学特色，如将传统计算机视觉与微纳加工技术结合；三是英文口语需达到CET-6水平，重点准备"联邦学习在工业质检中的应用"等主题的学术演讲。考后需及时跟进导师联系，东南大学AI学院2023年录取数据显示，提前6个月与导师建立合作关系的考生最终录取率高出平均值27个百分点。

备考过程中应建立"三维评估体系"：知识维度通过东南大学自命题《人工智能综合测试卷》进行月度检测；技能维度参与学院组织的Kaggle竞赛（2023年东南大学团队在图像分类赛道排名全球前5%）；心理维度需完成3次全真模拟面试，东南大学考博委员会反馈显示，具备稳定心理素质的考生面试得分平均高出15%。最后建议关注东南大学"智能+"交叉学科平台，该平台已与华为诺亚方舟实验室建立联合实验室，为考生提供前沿课题研究机会。