分类： 赛事动态

官方对第一轮写的只有一句：测试范围是 Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法，并没有列出具体的算法清单。想知道该练什么，得从官方另外写明的两处内容倒推。

一、官方原文只有这一句

第一轮水平测试，官方写明：测试范围：Python 基础编程、基础数据结构，人工智能基本概念和基础算法；测试方式：以个人为单位完成纸笔考（不涉及上机）；题型由单项选择题、Python 编程（人工智能问题解决）等组成，总分 100 分，限时 120 分钟，题目语言为简体中文。

注意"基础"这个限定词在一句话里出现了两次：基础数据结构、基础算法。官方没有给出算法名称清单，所以下面分三步来看：先看官方在别处写明的技能要求，再看站内课程大纲的排法，最后给一份倒推出来的清单——最后这份是学习建议，不是官方考点。

二、线索一：官方对 IOAI 关键技能的描述

官方在介绍 IOAI 考察哪些关键技能时列了五项：机器学习——了解机器学习算法、监督学习与无监督学习、模型评估等基本概念；深度学习——熟悉神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的基本原理与应用；自然语言处理——掌握文本预处理、词嵌入、文本分类、命名实体识别等技术；计算机视觉——了解图像处理、特征提取、目标检测、图像分割；数据处理与分析——熟练运用数据清洗、特征工程、数据可视化、统计分析。

这段话的用词值得细看：机器学习那条写的是了解……基本概念，深度学习写的是熟悉……基本原理与应用。而第一轮是纸笔考、不涉及上机，所以对应的要求更接近"能在纸上把概念辨析清楚、把过程写对"，而不是"能训练一个大模型"。

三、线索二：站内课程大纲的排法

⚠️ 先说明：下面这份是本站辅导课程的大纲，不是官方考纲，只能当作"通常按什么顺序学"的参考。

Python 阶段的收尾是搜索与排序；之后是数学基础（微积分基础、线性代数基础）；机器学习阶段（30 课时）依次是：人工智能概述、线性回归、逻辑回归、神经网络、激活函数＋优化器＋梯度消失＋dropout＋softmax、决策树、随机森林＋集成学习、朴素贝叶斯算法、关联规则算法、支持向量机＋高斯分布、聚类、主成分分析与异常检测。

这个顺序有两点值得注意：一是"搜索与排序"被放在编程阶段的收尾，它属于传统意义上的基础算法；二是机器学习部分从线性回归起步，先回归、再分类、最后到聚类与降维——正好对应官方说的"监督学习与无监督学习"两大类。

四、倒推出来的清单（学习建议，不是官方考点）

第一层，传统基础算法。遍历、查找、排序这三类动作，配合列表与字典使用。第一轮是纸笔考，判断标准是能不能在纸上把过程一步步写对，而不是能不能在电脑上跑通。

第二层，监督学习的入门算法。线性回归与逻辑回归——前者预测数值、后者做分类；决策树——用一连串判断把数据分开。这一层对应官方说的"了解机器学习算法"。

第三层，无监督学习与模型评估。聚类是无监督学习最典型的代表；模型评估被官方单独点名，要知道准确率之外还有哪些指标、什么是过拟合。

第四层，神经网络的基本原理。官方对深度学习的要求是熟悉基本原理与应用，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络。纸笔考里更可能出现的是这些模型的概念与结构，而不是训练技巧。

五、第二轮换了一副面孔

到了第二轮，官方要求掌握 sklearn 机器学习工具包和 Pytorch 框架的基本应用，并能在文档的帮助下使用它们解决真实人工智能相关研究问题，问题可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等领域，测试方式是上机实验并完成实验报告。

也就是说：第一轮考"懂不懂算法"，第二轮考"会不会用工具把算法跑起来"。第一轮打下的概念基础不会白费——用 sklearn 调一个决策树，前提是知道决策树在做什么。

六、报名与时间安排

NOAI 面向对人工智能领域有浓厚兴趣的中国大陆 9-12 年级在校生，第一轮由全国各城市认证评估中心组织，报名者须在国内线下参与，活动费用 260 元/人。参考 2026 年安排：报名 2025 年 11 月 1 日至 2026 年 1 月 10 日，水平测试 2026 年 3 月 22 日（周日）上午，中国站 2026 年 6 月 21 日。⚠️ 2027 赛季的具体日期与报名窗口官方目前尚未公布，以组委会后续发布为准。

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官方只写了"基础算法"四个字——按搜索排序、回归分类、聚类与评估、神经网络这条线练，方向就不会错。

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官方对第一轮写的是「基础数据结构」，并举了例子——「简单数据处理、简单算法问题」。官方没有列出具体是哪几种数据结构，所以别去啃栈、队列、树、图的完整理论，先把 Python 自带的几种用熟才是正路。

一、官方原文只有这几句

第一轮 NOAI 水平测试的测试范围，官方写的是：Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法。在「一般性计算机技能」一项下，官方进一步说明：要求使用 Python 作为官方编程语言，要求参与者具备最基本的 Python 编程能力，能够使用 Python 编写程序解决实际问题（例如简单数据处理、简单算法问题）。

这段话里有两个关键词值得抓住：「最基本」和「简单」。它划定的不是一门数据结构课程，而是用 Python 处理数据、解决简单问题时必然要用到的那部分结构。

二、纸笔考这一条，决定了"会"的标准

第一轮以个人为单位进行纸笔考，不涉及上机。这对数据结构的要求有一个直接影响：没有编辑器提示、不能运行试错，你得在纸上把代码逻辑写对。

所以"会用列表"的标准不是"能在电脑上跑通"，而是能在纸上准确写出：怎么取某个位置的元素、怎么遍历、怎么往里加东西、切片的边界是开还是闭。平时靠 IDE 自动补全的同学，这一轮最容易在细节上丢分。

三、从"简单数据处理"倒推，该先练哪几种

⚠️ 先说明：官方没有公布"基础数据结构"的具体清单，下面是按官方举例"简单数据处理、简单算法问题"倒推的学习建议，不是官方考点。

在 Python 语境下，处理数据最常用到的是它自带的几种结构：① 列表——按顺序存一组数据，最常用；② 元组——和列表类似但不可修改；③ 字典——用"键"查"值"，统计计数、建立对应关系离不开它；④ 字符串——文本本身也是一种序列。

判断自己是否过关，可以用三个问题自测：给一组成绩，能不能写出求平均、找最大值的代码？给一段文字，能不能用字典统计每个词出现了几次？给两个列表，能不能把它们一一对应合并？三题都能在纸上写对，"简单数据处理"这一层就站稳了。

四、"简单算法问题"要和数据结构一起练

官方把"基础数据结构"和"基础算法"并列写在测试范围里，这不是巧合——数据结构是算法的容器。实际做题时，这两者几乎总是一起出现：

遍历——用循环把列表里的每个元素过一遍，这是所有处理的起点；查找——在列表里找某个值，或用字典直接按键取；排序——把一组数据按某种规则排好。把这三类动作分别在列表和字典上各写一遍，比单独背数据结构定义有用得多。

五、想要更细的顺序，可以参考课程大纲

⚠️ 下面这份是本站辅导课程的大纲，不是官方考纲，只能当作"通常按什么顺序学"的参考。

面向零基础学生的课程里，Python 基础阶段为 40 课时，顺序是：编程基础入门、变量与语句、输入输出、判断条件、循环、函数、字符串、列表、元组、字典、类与对象、类与函数、类与方法、模块、包、标准类、继承，以及搜索与排序。

这个顺序有两点值得注意：一是列表、元组、字典排在循环、函数之后——先有控制流程，数据结构才用得起来；二是搜索与排序排在最后——它把前面的结构和流程串起来用，正对应官方说的"简单算法问题"。

六、第二轮之后，数据结构换了一副面孔

进到第二轮，官方要求的是 Numpy、Pandas、Matplotlib 三个包的基本使用。它们在底层处理的仍然是数据的组织方式——Numpy 的数组、Pandas 的表格——但重点从"自己写循环"变成了"能在文档帮助下调用"。

这也说明第一轮打的地基不会白费：列表和字典用熟了，再学 Numpy 数组和 Pandas 表格，你才知道它们省掉了什么。顺序反过来，遇到库覆盖不到的情形就会卡住。

七、报名信息

NOAI 面向中国大陆 9-12 年级在校中学生，第一轮由全国各城市认证评估中心组织、须在国内线下参与，活动费用 260 元/人。⚠️ 2027 赛季的具体日期与报名窗口官方目前尚未公布，以组委会后续发布为准。备赛不必等日期——第一轮的测试范围是稳定的。

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官方写的是"最基本""简单"——把 Python 自带的列表、字典在纸上写到不出错，第一轮就够了。

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先看官方原话：第二轮要求掌握 sklearn 与 PyTorch 的基本应用，「问题可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等多个前沿研究领域」。注意是「可能涉及」而不是"必考"——这个措辞决定了备赛策略。

一、第一轮不涉及计算机视觉

这一条要先确认，否则时间会投错地方。第一轮 NOAI 水平测试的范围是：Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法；官方对「人工智能基础知识」的要求写的是「对人工智能有一定了解，理解人工智能的基本方法和基本概念」。

而且这一轮以个人为单位进行纸笔考、不涉及上机，形式上也不可能考图像任务。所以在第一轮阶段研究 CNN 和目标检测，是错配。

二、官方对计算机视觉列了四个词

IOAI 关键技能清单里，计算机视觉一项的原文是：了解图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等计算机视觉的基本概念和方法。这四个词就是官方给出的全部范围，值得逐个看它们在问什么：

① 图像处理——图像在计算机里是什么（像素、通道、尺寸），以及缩放、裁剪、归一化这类基本变换。这是所有后续任务的入口，也是最容易被跳过的一层。
② 特征提取——从像素里得到"有意义的东西"。传统方法是边缘、纹理；深度学习时代由卷积层自动完成。
③ 目标检测——不只回答"图里有什么"，还要回答"在哪里"，输出的是框。
④ 图像分割——比检测更细，逐像素判断属于哪一类。

注意官方用的动词是「了解……基本概念和方法」，不是"精通"或"实现"。四个词的排列本身就是难度递增的顺序，也是合理的学习顺序。

三、比"考什么"更关键的一句：能在文档的帮助下

第二轮的官方要求里有一个限定语很多人会略过：掌握 sklearn 与 PyTorch 的基本应用，并能在文档的帮助下使用它们解决问题。

这句话降低了记忆负担，同时提高了另一种能力的权重。你不需要背下每个 API 的参数——但你需要能读懂官方文档，并快速把需要的部分用起来。这两件事是不同的训练：前者靠刷，后者靠"故意不查教程、只看官方文档做一遍"。

配合第二轮的形式看会更清楚——上机实验并完成实验报告。既然要写报告，说明考的不只是跑通，还有你能不能解释自己做了什么、为什么这样做。

四、官方点名的参考资料里，有一门正是计算机视觉

官方给出的参考资料清单里，有一份直接对应这一块：斯坦福大学 CS231n 课程幻灯片——计算机视觉与卷积神经网络讲座幻灯片。另一份 CS224n 对应自然语言处理与基于 Transformer 的模型。

这条信息的价值在于它划定了深度。CS231n 是大学本科高年级/研究生入门课程，官方推荐的是它的讲座幻灯片，而不是完整课程或作业——配合"了解基本概念和方法"这个措辞，目标是把概念脉络走通，不是把每个作业都做完。

其余官方参考还包括参考书《动手学机器学习》（张伟楠、赵寒烨、俞勇）、台湾大学李宏毅《机器学习》（内容精选版），以及由 IOAI 2024、2025 俄罗斯队领队 Alexander Guschin 梳理的各国选拔真题汇总。实验环境方面官方提到了 Bohrium Notebook 并附有使用教程。

五、想知道通常学到什么深度？看课程大纲，但别当考纲

⚠️ 下面这份是本站辅导课程的大纲，不是官方考纲。

国赛课程里机器视觉部分占 14 课时，内容为：卷积神经网络（CNN）、目标检测（Object Detection）、Unet、生成对抗网络（GAN）。深度学习部分另有 12 课时，含 PyTorch 入门、CNN、ResNet、目标检测与 OpenCV、YOLO 算法。

把它和官方那四个词对一下能看出对应关系：CNN 对应"特征提取"，YOLO / Object Detection 对应"目标检测"，Unet 对应"图像分割"。顺序也一致——先 CNN，再检测，最后分割。

六、一条务实的准备路线

如果你还在第一轮阶段：不要碰计算机视觉。把 Python 基础编程、基础数据结构、AI 基本概念练扎实，那才是这一轮的全部。

如果你已进入第二轮准备：按"图像处理 → 特征提取 → 目标检测 → 图像分割"的顺序走一遍概念，每一层都用 PyTorch 亲手跑一个最小例子。重点不是把准确率调高，而是能说清每一步在做什么——因为要写实验报告。

不要押宝。官方写的是"可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等"——四个领域并列，谁都可能出现。比起赌某一个方向，更稳的做法是把 sklearn 与 PyTorch 的通用能力练熟：数据怎么读进来、模型怎么定义、训练循环怎么写、结果怎么评估。这套流程在四个领域里是共用的。

七、奖项与赛程

NOAI 奖项包括一二三等奖及参与奖，获奖比例为：一等奖前 10%、二等奖前 10%-30%、三等奖前 30%-50%、参与奖 50%。

NOAI 中国区分两轮（水平测试、中国站），面向中国大陆 9-12 年级在校中学生，第一轮由全国各城市认证评估中心组织、须在国内线下参与。⚠️ 2027 赛季的具体日期与报名窗口官方目前尚未公布，以组委会后续发布为准。备赛不必等日期——上面三层的内容范围是稳定的。

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官方写的是"可能涉及"——所以别押方向，把读文档、搭流程这套通用功夫练熟更划算。

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先说一个容易搞错的前提：深度学习不在第一轮水平测试的范围里。它出现在第二轮的实验要求和 IOAI 的能力清单中。所以「深度学习模块考什么」要分轮次回答，否则备赛方向会整个偏掉。

一、第一轮：官方写的测试范围里没有深度学习

NOAI 水平测试（第一轮）的测试范围，官方写的是四项：Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法。

这四项里没有"深度学习"。「人工智能基本概念」是概念层面的要求，不等于要你会搭神经网络。而且这一轮的形式也决定了它不可能考深度学习实操——以个人为单位进行纸笔考，不涉及上机。题型由单项选择题与 Python 编程（人工智能问题解决）等组成，总分 100 分、限时 120 分钟，题目语言为简体中文。

所以"编程题"考的是你能不能在纸上把逻辑写清楚，而不是现场调通代码。如果你正在为第一轮做准备，把时间投在 PyTorch 上是错配的。

二、第二轮：从"知道"变成"做出来"

第二轮的测试方式是上机实验并完成实验报告，用于选拔中国队队员。深度学习正是在这一轮真正落地的。

官方给第二轮列的参考资料里有一句话很关键：请教师和学生选择与大纲内容相关的章节学习，并进行上机实践，独立完成其中的经典机器学习和深度学习实验。注意"独立完成实验"这个措辞——它要的不是读懂，是跑通并解释。

官方点名的参考资料包括：参考书《动手学机器学习》（张伟楠、赵寒烨、俞勇，人民邮电出版社）；视频课程台湾大学李宏毅《机器学习》（内容精选版）——该课程专注于深度学习；以及由 IOAI 2024、2025 俄罗斯队领队 Alexander Guschin 梳理的各国选拔真题汇总。实验环境方面官方提到了 Bohrium Notebook，并附有使用教程。

三、IOAI 那一层：深度学习是六项关键技能之一

如果目标是进国家队出征 IOAI，参照的就是另一份清单了。官方列出 IOAI 考察的关键技能共六项：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数据处理与分析、编程语言与框架。

其中深度学习一项的原文是：熟悉神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的基本原理与应用。三个词值得逐个看——神经网络是地基，卷积神经网络（CNN）对应图像，循环神经网络（RNN）对应序列。官方用的是"基本原理与应用"，说明既要说得清为什么，也要用得上。

另外五项也不是孤立的：编程语言与框架明确写了 Python 与 PyTorch；计算机视觉要求了解图像处理、特征提取、目标检测、图像分割；自然语言处理要求掌握文本预处理、词嵌入、文本分类、命名实体识别。深度学习是把这几项串起来的那根线。

四、想知道学到什么深度？看课程大纲，但别当考纲

⚠️ 下面这份是本站辅导课程的大纲，不是官方考纲。它能帮你估计"深度学习这块通常学到哪一步"，但不要反过来当成官方要求。

国赛课程（40 课时）里，深度学习占 12 课时：PyTorch 入门、CNN、ResNet、目标检测与 OpenCV、YOLO 算法。之后是自然语言处理（10 课时）：RNN+GRU、LSTM、word2vec 与 GloVe 词嵌入、Transformer；以及大模型与多模态（18 课时）：BERT+GPT、GQA+MLA、ViT+DETR、PINN、GAN、CLIP、扩散模型、语音信号处理与语音识别等。

从这个分配能看出一条学习路径：先把 PyTorch 和 CNN 打通，再往序列模型和更现代的架构走。这条路径与 IOAI 关键技能里"神经网络 → CNN → RNN"的列举顺序是一致的。

五、按自己所处的阶段决定学什么

还没过第一轮：把时间放在 Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法上。纸笔考意味着你要练的是"在纸上把代码和逻辑写对"，而不是环境配置和调参。深度学习可以了解概念，但不该占主要时间。

已进入第二轮准备：按官方参考资料动手做实验。重点不是把模型跑出高分，而是能独立完成一次完整实验并写出实验报告——数据怎么处理、模型怎么选、结果怎么解释，这三段缺一不可。

目标是国家队：按 IOAI 六项技能补齐，尤其是深度学习与计算机视觉、自然语言处理的衔接部分。IOAI 中国代表队为 2 支队、共 8 人，挑战环节包含个人挑战与团队挑战，组织语言为英文、题目语言为中文。

六、关于赛程

NOAI 中国区分两轮：第一轮 NOAI 水平测试，第二轮 NOAI 中国站。面向中国大陆 9-12 年级在校中学生，第一轮以个人为单位在国内线下参与，由全国各城市认证评估中心组织。

⚠️ 2027 赛季的具体日期与报名窗口，官方目前尚未公布，请以组委会后续发布为准。备赛不必等日期——上面三层的内容范围是稳定的，现在就可以按自己的阶段动手。

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问"深度学习考什么"之前，先确认你在哪一轮——第一轮的答案是"不考"，这比任何备考清单都省时间。

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报名和前两轮都是个人参赛——水平测试以个人为单位纸笔考，中国站也是个人上机完成实验。团队环节只出现在最后的 IOAI 国际站：中国代表队 2 支队共 8 人，赛制含个人挑战与团队挑战。所以你不需要提前找队友。

一、三段链路，前两段是纯个人

这个问题之所以常被问到，是因为不少 AI 类竞赛确实要求组队。但 NOAI 的结构不是这样——它是逐级选拔的，不是组队报名的：

① 水平测试：官方写明以个人为单位完成纸笔考（不涉及上机），报名方式为个人报名；

② 中国站：面向水平测试排名 TOP 200，形式是人工智能实践、在计算机上动手完成实验并提交实验报告，目的是选拔中国队队员——依然是按个人表现选人；

③ IOAI 国际站：到这一步才有"队"的概念——中国代表队为 2 支队、共 8 人，活动形式包括线上与线下集训、个人挑战与团队挑战。

换句话说：队伍不是你自己组的，是被选出来的。前两轮你要做的只有一件事——把个人成绩考进下一档。

二、水平测试：个人报名，没有队友这一栏

报名时不需要填任何队友信息。测试范围是 Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法；题型由单项选择题与 Python 编程（人工智能问题解决）等组成，总分 100 分、限时 120 分钟，题目语言为简体中文。

有一点常让人意外：这一轮以纸笔考进行、不涉及上机。所以"编程题"考的是你能不能在纸上把逻辑写清楚，而不是现场调通代码。这一轮完全没有协作的余地，也不需要。

三、中国站：仍是个人，但门槛是明确数字

中国站面向水平测试排名前 200 名的同学，形式是在计算机上动手完成人工智能实验并提交实验报告，官方对它的定位写得很直白：选拔中国队队员。

这一轮的能力要求也有明确清单：要能应用 Python 与已有工具解决真实的 AI 问题，须掌握 Numpy、Pandas、Matplotlib 三个包的基本使用方法，并掌握 sklearn 与 PyTorch 的基本应用；问题可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等领域。

另外还有一个可选环节：人工智能青少年科学训练营，面向具备一定编程基础的 12 年级及以下中学生，为期 3 天，用于中国站的强化训练与答疑。这是培训不是比赛，参不参加由你自己决定。

图源：NOAI官网

四、IOAI 国际站：团队环节在这里

走到这一步，"队"才真正出现。中国代表队由 2 支队、共 8 人组成，活动形式为线上与线下集训，加上 IOAI 国际站的个人挑战与团队挑战两个环节。

这个设计有个现实含义：即便进了国家队，你的成绩也不是只看团队。个人挑战与团队挑战并列，两边都要有表现。所以"组队"在 NOAI 体系里不是入场方式，而是最后一段的比赛形式之一。

五、中国队在团队环节的历史成绩

从两届 IOAI 的战绩，能看出个人与团队两条线是分开计的：

① 2024 年首届 IOAI（保加利亚）：中国代表队荣获 3 枚团队银牌；

② 2025 年第二届 IOAI（中国北京）：中国代表队荣获个人 4 银、3 铜、1 荣誉提名，团队挑战进入全球前十。

首届的荣誉集中在团队，第二届在个人与团队上都有斩获——这也印证了两个环节各自独立计奖。

六、报名与费用

NOAI 面向中国大陆 9-12 年级在校中学生，个人报名，由全国各城市认证评估中心组织，考生须在国内线下参与。活动费用 260 元/人，含学术资料、报名资格审核、题目命制、线下组织、活动答疑、报名注册平台功能使用及数据管理、电子证书制作及下载服务。

奖项分四档：High Distinction 一等奖 Top 10%、Distinction 二等奖 10%-30%、Merit 三等奖 30%-50%、Participation 参与奖 50%，所有参与者均可获得电子证书。新赛季的具体报名与考试日期以官方公告为准。

给准备报名的同学一句实在话：既然前两轮都是个人赛，就别把精力花在找队友上——先把 Python 基础、数据结构与 AI 基本概念练扎实，那才是决定你能不能走到有"队"的那一步的东西。

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队伍不是报名时组的，是考出来的——前两轮你只需要对自己负责。

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自然语言处理是 IOAI 明确列出的六大考查技能之一，官方要求是掌握文本预处理、词嵌入、文本分类、命名实体识别等技术。而 NOAI 国内水平测试公布的范围是 Python 基础编程、基础数据结构、AI 基本概念与基础算法，以纸笔考进行、不涉及上机、题目为简体中文。两者不是一回事，备考前要先分清。

一、先分清三层，别把课程大纲当考纲

搜索"NOAI 自然语言处理模块考什么"，很容易一次性搜到三份内容完全不同的清单，然后越看越糊涂。原因是它们本来就分属三个层次，各自回答的问题不一样：

① NOAI 水平测试的测试范围——这是国内选拔第一轮，官方公布的范围是 Python 基础编程、基础数据结构、人工智能基本概念和基础算法。这一层里并没有把"自然语言处理"单列为一个模块；

② IOAI 考察的关键技能——自然语言处理正是在这一层被明确列出的，共六项技能，指向的是国际赛所要求的能力结构；

③ 辅导课程的模块划分——课程为了教学方便会把内容切成"深度学习""自然语言处理""大模型与多模态"等模块并标注课时，这是教学安排，不是官方考纲。

所以，当有人问"NLP 模块考什么"，最准确的回答落在第二层：它是 IOAI 六大技能之一，官方给出了四个具体方向。下面逐条拆开。

二、自然语言处理这一项，官方原话怎么写

官方对这一项的表述是一句话："自然语言处理：掌握文本预处理、词嵌入、文本分类、命名实体识别等自然语言处理技术。"短短一句里点了四个方向，而且顺序本身就是一条学习路径——从把文字变成可计算的形式，到把它变成向量，再到用这些向量完成判断任务。

值得注意的是官方用的动词是"掌握"，对应的是能动手做，而不是能说出定义。这与整份技能清单的风格一致：机器学习那一项用的是"了解"，深度学习用的是"熟悉"，编程语言与框架用的是"熟练运用"。用词的差别，实际上就是深度要求的差别。

图源：NOAI官网

三、六项技能里，NLP 处在什么位置

把六项并排放，能看清自然语言处理既不是起点也不是终点，它建立在前两项之上：

① 机器学习：了解机器学习算法、监督学习与无监督学习、模型评估等基本概念；

② 深度学习：熟悉神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的基本原理与应用；

③ 自然语言处理：掌握文本预处理、词嵌入、文本分类、命名实体识别等技术；

④ 计算机视觉：了解图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等基本概念和方法；

⑤ 数据处理与分析：熟练运用数据清洗、特征工程、数据可视化、统计分析等技巧；

⑥ 编程语言与框架：熟悉至少一种常用编程语言（Python）和相关 AI 框架（PyTorch）。

循环神经网络出现在第②项，而它正是传统 NLP 建模的主力结构；数据清洗与特征工程出现在第⑤项，文本预处理本质上就是文本领域的数据清洗。NLP 不是一个孤立模块，跳过前面直接啃它，多半会卡在概念之外的地方。

四、四个考点分别在考什么能力

文本预处理——把原始文字整理成模型能吃的形式：分词、大小写与标点处理、去除停用词、词形还原。它看起来最琐碎，却最容易在实操中决定成败，因为后面所有步骤都建立在这一步的输出上。

词嵌入——把词变成向量，让"意思相近"变成"距离相近"。这是从符号世界跨进数值世界的关键一步，也是理解后续所有模型的地基。

文本分类——给一段文本判定类别。它是最典型的有监督任务，把机器学习里学的模型评估、过拟合判断直接搬过来用，因此常被当作检验前置知识是否扎实的题型。

命名实体识别——从文本中找出人名、地名、机构名这类实体。与文本分类相比，它是逐个词元做判断，难度台阶明显更高，也最能区分"会调库"和"懂原理"。

五、辅导课程里的 NLP 模块（作为参考）

如果想知道这些考点在教学上通常被展开成什么，可以参考 NOAI 国赛课程的模块划分：整体 40 课时，分为深度学习（12 课时）、自然语言处理（10 课时）与大模型和多模态（18 课时）三块。其中自然语言处理这 10 课时覆盖 RNN 与 GRU、LSTM、word2vec 与 GloVe 词向量、以及 Transformer。

需要再强调一次：这是课程安排，不是官方考纲。它的价值在于告诉你四个考点通常被拆到多深——比如"词嵌入"在教学上会落到 word2vec 与 GloVe 两种具体方法上，而不是停在概念层面。

六、赛制链路与奖项

NOAI 是 IOAI 在中国的官方选拔通道，链路为水平测试 → 中国站 → 国家队选拔，最终选出 8 人组成 2 支 IOAI 代表队。两轮的形式差别很大：水平测试是纸笔考、简体中文、不涉及上机；中国站则是上机实验并完成实验报告，面向水平测试成绩优异者。自然语言处理这类需要动手的技能，考验主要落在后一段。

奖项方面，NOAI 设一、二、三等奖及参与奖，获奖比例为一等奖前 10%、二等奖 10%-30%、三等奖 30%-50%，即进入前 50% 即可获得等级奖。参赛面向中国大陆 9-12 年级在校生，报名由全国各城市理事单位组织，需在国内线下授权考点参与。

新赛季的报名与考试日期以官方公告为准，建议按"先补 Python 与基础数据结构、再进机器学习与深度学习、最后专攻 NLP 四个考点"的顺序推进，这与官方技能清单的排列顺序是一致的。

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把"考什么"问清楚之前，先把"这是哪一层的清单"问清楚，备考方向才不会跑偏。

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