达优高科 一、数学考研 概率论
数学考研对于许多数学爱好者来说是一次重要的挑战。其中，概率论作为考研数学中的一项重要内容，是备考过程中不可忽视的一环。在本文中，我们将深入探讨概率论在数学考研中的重要性，并分享一些备考的有效方法和技巧。
概率论的重要性
概率论作为数学的一个分支，研究了随机事件的发生规律以及数学模型的构建。在数学考研中，概率论是数学分析、线性代数等课程的基础，也是其他高级数学领域的重要前置知识。
首先，概率论在数学考研中占据了相当大的考试比重。通常，概率论的考题数量较多，涉及的知识点也比较广泛。掌握概率论的基本概念、方法和定理，是解答考试题目的必要条件。
其次，概率论的研究能提高数学建模和问题求解的能力。概率论是一种描述随机现象的数学工具，可以帮助我们分析和解决实际问题。在数学考研中，考生需要掌握如何将概率论的知识应用到实际问题中，并通过数学模型进行建模和求解。
概率论备考方法与技巧
系统学习基本概念
概率论有着丰富的基本概念，如果没有扎实的基础，就很难理解和掌握后续的知识。备考过程中，我们应该系统学习概率论的基本概念，包括样本空间、事件、概率等。通过深入理解这些基本概念，我们可以更好地理解和应用概率论的知识。
掌握基本方法和定理
概率论有着丰富的解题方法和定理，备考过程中，我们需要掌握这些基本方法和定理，并能够灵活运用于求解各种概率问题。例如条件概率、贝叶斯定理、随机变量的概率分布等，都是备考概率论时需要重点理解和掌握的内容。
做大量的习题和真题
做大量的习题和真题是备考概率论的关键。通过做题可以巩固已掌握的知识，提高解题能力和应试能力。建议备考过程中选择一些经典的习题和历年真题进行练习，这样可以更好地了解考点，熟悉考试的出题风格，提高解题的效率。
此外，还建议备考过程中注重题型分类和考点总结。不同类型的题目有不同的解题思路和方法，备考过程中我们需要总结归纳这些题目的特点和解题要点。这样可以帮助我们更好地理解和掌握概率论的知识，提高解题的准确性和速度。
总结
概率论在数学考研中占据着重要的地位。备考概率论需要系统学习基本概念、掌握基本方法和定理，并做大量的习题和真题。通过高效备考，我们可以更好地掌握概率论的知识，提高解题能力，取得优异的考试成绩。相信通过努力和坚持，每一位考生都能够在数学考研中取得好成绩！
二、数学专业概率论与数理统计考研都考什么？
概率论与数理统计
一、随机事件和概率
考试内容
随机事件与样本空间 事件的关系与运算 完备事件组 概率的概念 概率的基本性质 古典型概率 几何型概率 条件概率 概率的基本公式 事件的独立性 独立重复试验
考试要求
1．了解样本空间（基本事件空间）的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系及运算。
2．理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率，掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式以及贝叶斯(Bayes)公式等。
3．理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算；理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法。
二、随机变量及其分布
考试内容
随机变量 随机变量分布函数的概念及其性质 离散型随机变量的概率分布 连续型随机变量的概率密度 常见随机变量的分布 随机变量函数的分布
考试要求
1．理解随机变量的概念，理解分布函数
的概念及性质，会计算与随机变量相联系的事件的概率。
2．理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二项分布 、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布及其应用。
3．掌握泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布。
4．理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布 、正态分布 、指数分布及其应用，其中参数为 的指数分布 的概率密度为
5．会求随机变量函数的分布。
三、多维随机变量及其分布
考试内容
多维随机变量及其分布 二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布 二维连续型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度 随机变量的独立性和不相关性 常用二维随机变量的分布 两个及两个以上随机变量简单函数的分布
考试要求
1．理解多维随机变量的分布函数的概念和性质。
2．理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度，掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布。
3．理解随机变量的独立性和不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件，理解随机变量的不相关性与独立性的关系。
4．掌握二维均匀分布和二维正态分布 ，理解其中参数的概率意义。
5．会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布，会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布。
四、随机变量的数字特征
考试内容
随机变量的数学期望（均值）、方差、标准差及其性质 随机变量函数的数学期望 切比雪夫(Chebyshev)不等式 矩、协方差、相关系数及其性质
考试要求
1．理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征。
2．会求随机变量函数的数学期望．
3. 了解切比雪夫不等式。
五、大数定律和中心极限定理
考试内容
切比雪夫大数定律 伯努利(Bernoulli)大数定律 辛钦(Khinchine)大数定律 棣莫弗-拉普拉斯(De Moivre-Laplace)定理 列维-林德伯格(Levy-Lindberg)定理
考试要求
1．了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律)。
2．了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维-林德伯格定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。
六、数理统计的基本概念
考试内容
总体 个体 简单随机样本 统计量 经验分布函数 样本均值 样本方差和样本矩 分布 分布 分布 分位数 正态总体的常用抽样分布
考试要求
1． 理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，其中样本方差定义为
2．了解产生 变量， 变量， 变量的典型模式；理解标准正态分布、 分布、 分布、 分布的上侧 分位数，会查相应的数值表。
3．掌握正态总体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布。
4．了解经验分布函数的概念和性质。
七、参数估计
考试内容
点估计的概念 估计量与估计值 矩估计法 最大似然估计法
考试要求
1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念。
2．掌握矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法．
三、人工智能专业能考研吗？
人工智能专业能考研。该专业是一个典型的交叉学科，整体的专业性偏弱，而且由于内容很多，所以在本科期间一定要做好学习规划，要有一个自己的主攻方向，这样才能有一个较好的学习效果。对于当前选择人工智能专业的同学来说，一定要重视编程语言的学习和机器学习相关知识的学习，因为编程语言是打开计算机技术大门的钥匙，而机器学习则是打开人工智能大门的钥匙。
四、人工智能专业考研科目分值？
应该是人工智能与信息处理专业，该专业是计算机科学与技术一级学科下设的二级学科。
参考如下。人工智能与信息处理专业2015年考研招生简章招生目录 专业代码:0812Z1 考试科目 ①101政治 ②201英语一 ③301数学（一） ④ 854 计算机基础（含数据结构、计算机组成原理 复试科目： （1）集合论与图论，占30分。（2）计算机体系结构，占30分。（3）编译原理，占30分 （4）数据库系统，占30分 （5）C语言程序设计，占50分 （6）软件工程，占30分 注： 1：生物信息技术专业学生不考计算机体系结构、编译原理，考生物信息学引论（30分）、统计与基因组信息学（30分）。
2：以上各科（除C语言外），以基本概念、基本原理、基本方法和基本技术等为主。3：“C语言程序设计”在计算机上直接编程提交，由计算机自动判定成绩；其他各科在计算机上答题并提交，并根据题目类型由计算机或老师判定成绩。
五、人工智能考研方向和专业？
人工智能专业考研方向：
培养适应社会发展需要的德、智、体、美全面发展，具有道德文化素质和社会责任感，掌握工业机器人技术工作必备的知识、技术。
主要专业有机器人设计和工业机器人等。
六、考研概率论难不难？
概率论是难度很大的一门学科，因为它属于考研数学里面的一个分支。众所周知，考研数学的难度是非常大的，而考研数学需要考到高等数学概率论以及线性代数。
概率论包括了古典概型，随机分布等一些内容，这些内容听课就听起来比较难懂，更别说用在考场上了。
七、人工智能专业要考研吗？
人工智能专业很有必要考研的。
因为人工智能专业开设的学院比较多，主要是本科层次，读研可以提高学历层次，提高就业竞争力。
当然如果说你技术过硬的话，实际现在很多人工智能的话，都是半路出家学的。就比如说在毕业之后工作不适合，然后就掏钱去学人工智能。然后有这个学校推荐工作很好，就业的。
八、人工智能专业考研难度排名？
人工智能专业考研难度依次递减:
第一档，清华，北大
第二档，上交，浙大，中科大，南大
第三档，华科，北航，北邮，哈工大，西交，武大，复旦等。
九、人工智能考研考什么专业？
人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、控制学等诸多学科，所以在考研可以重点考虑这几个专业。另外，统计学、物理、机械、自动化等专业的学生也可以在读研的时候选择人工智能方向。
十、人工智能哪个专业容易考研？
1、纯理论性的，以强人工智能或者神经网络为研究方向，本科可以选择神经科学，也可以选修心理学、哲学、计算机科学。
2、从算法层面对人工智能的优化，本科自然要学计算机科学了，但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。
3、工业应用的方面。主要应该学习自动化和机械控制。
一、人工智能专业就业前景：
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。
难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好
微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。
这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。
二、人工智能专业就业方向 ：
人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。
研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
2、如果是潜心做学术，搞理论研究，那么专业推荐选择“应用数学”。目前的机器学习机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。而近年来发展蓬勃的深度学习，正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支。
不排除现在的自动化、通信、机械
等专业在一定程度上都会往智能靠拢，无论是什么专业都可以在课外学习相关的知识，尤其是在这个优质学习资源随手可得，终身学习的时代，但在整体课程的安排上，这个专业还是会不同于其他的专业，而且这有个优点是在读研复试的时候会有些加分
缺点在于：如果不读研，那么就业平均情况是弱于其他专业的，毕竟这个专业在社会认可度较低，而且本科知识较浅，基本上对于职业化帮助不大。
