要在NOAI中取得好成绩，必须精准把握其在不同阶段的考察范围。NOAI的考察内容设计呈现出明显的递进性，从基础理论逐步过渡到高阶应用。以下是各阶段知识点的详细梳理。
第一阶段：水平测试考察范围
此阶段重点在于“基础”和“理论”，主要围绕两大板块：
一般性计算机技能：
- 核心：Python编程语言的全面掌握。
- 具体知识点：变量、表达式与语句；输入输出；条件判断（if/else）；循环迭代（for/while）；函数定义与调用；字符串、列表、元组、字典等基本数据结构的操作；简单的错误和异常处理。
人工智能基础知识：
- 核心：对AI领域有框架性认识。
- 具体知识点：人工智能的定义与发展简史；机器学习的基本概念（如监督学习、无监督学习）；深度学习的基本概念（如神经网络是什么）；常见的AI应用领域（如计算机视觉、自然语言处理）的初步了解。
第二阶段：中国站及国际站考察范围
此阶段重点在于“应用”和“实践”，难度和深度显著提升。
进阶计算机技能：
- 核心：熟练使用Python生态中的关键工具库。
- 具体知识点：
- 数据处理：精通NumPy进行数值计算，Pandas进行数据清洗、整合与分析。
- 数据可视化：掌握Matplotlib等库进行基本的数据图表绘制。
- 框架应用：核心是掌握PyTorch深度学习框架的基本使用，包括张量操作、自动求导、定义神经网络模型（如线性层、卷积层等）、使用内置损失函数和优化器。
人工智能进阶知识与技能：
- 核心：运用上述工具解决有研究背景的真实问题。
- 具体知识点：
- 机器学习流程：完整理解数据划分、特征工程、模型训练、验证评估的流程。
- 经典模型理解：不仅会调用，还需理解多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等的基本原理和适用场景。
- 领域知识：能够处理来自计算机视觉（如图像分类）、自然语言处理（如文本分类）等领域的入门级任务。
- 数学背景：对模型背后的部分数学概念（如梯度下降、损失函数）有直观理解。
总结与学习建议：
- 水平测试阶段：应专注于教材和理论知识点，构建牢固的知识体系。
- 冲刺中国站阶段：必须将学习重心转移到编码实践上，通过完成项目来熟悉工具链和开发流程。
- 持续学习：AI领域发展迅速，保持好奇心和学习能力，是应对更高挑战的不二法门。
2026年NOAI报名已开启，扫码领取NOAI报名表&备赛资料
