人工智能（矿业工程）考什么
发布时间：2025-06-05 13:55:36
人工智能（矿业工程）考试内容详解
人工智能在矿业工程中的应用考试主要考察基础知识+专业应用，以下是系统整理：
一、公共基础课
| 科目 | 分值 | 考试重点 |
|---|---|---|
| 数学（线性代数、概率论） | 100 | 矩阵运算、概率分布、统计推断 |
| 编程（Python/C++） | 100 | 数据结构、算法设计、机器学习库使用 |
二、专业核心课
1. 人工智能基础
| 模块 | 高频考点 |
|---|---|
| 机器学习 | 监督学习、无监督学习、强化学习 |
| 深度学习 | 神经网络、CNN、RNN |
| 数据挖掘 | 聚类分析、关联规则、异常检测 |
2. 矿业工程应用
| 模块 | 高频考点 |
|---|---|
| 智能勘探 | 地质数据分析、资源预测模型 |
| 自动化开采 | 无人驾驶矿车、智能钻爆系统 |
| 安全监控 | 灾害预警系统、人员定位技术 |
三、备考策略建议
基础阶段：掌握Python编程和机器学习基础
强化阶段：学习深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）
冲刺阶段：结合矿业工程案例进行实战演练