NOAI竞赛考察的内容随着赛事阶段的推进而逐层深入,从理论基础到实战应用,全面评估学生的人工智能素养。本文将系统剖析2026年NOAI中国区比赛在水平测试、中国站及国际站三个阶段的考察内容,为备赛提供清晰指引。
第一阶段:水平测试——聚焦基础知识与编程能力
水平测试作为资格筛选环节,采用线下笔试形式(不涉及上机),重点考察学生的一般性计算机技能和人工智能基础知识。
- Python编程基础:这是重中之重。要求掌握Python的基本语法、数据结构(如列表、元组、字典)、流程控制(条件判断、循环)、函数定义与使用等。
- 基础算法与概念:涉及人工智能的基本算法和基本概念,可能包括简单的数据处理思想和对AI领域的初步理解。
- 题型:主要由单项选择题、Python编程题以及人工智能问题解决等题型构成,总分100分,考试时间120分钟。
第二阶段:中国站——强调实践应用与问题解决
晋级中国站的选手将面对进阶计算机技能和人工智能进阶知识与技能的挑战,形式为线下实验。
- 进阶计算机技能:要求能够应用Python语言和现有工具解决真实问题。熟练使用NumPy、Pandas进行数据处理,以及用Matplotlib等进行数据可视化变得至关重要。
- 人工智能进阶知识与技能:核心考察点。要求学生掌握机器学习工具包(如Scikit-learn)和深度学习框架(如PyTorch)的基本应用。参赛者需要在文档的帮助下,使用这些工具完成给定的任务,任务领域可能涵盖计算机视觉、自然语言处理等前沿方向,并需要提交实验报告。
第三阶段:国际站——综合能力的巅峰考验
IOAI国际站考察范围最广,要求最高,通常以英文出题,综合考察以下关键技能:
- 机器学习:理解基本算法、监督与无监督学习、模型评估等。
- 深度学习:熟悉神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等模型的原理与应用。
- 自然语言处理(NLP):掌握文本预处理、词嵌入、文本分类等技术。
- 计算机视觉:了解图像处理、目标检测、图像分割等概念。
- 数据处理与分析:熟练运用数据清洗、特征工程、统计分析等技巧。
- 编程与框架:精通Python和PyTorch等框架的应用。
备赛建议
备赛时应遵循其考察内容的递进性。首先扎牢Python编程和基础数学的根基,然后逐步学习数据科学库和深度学习框架,并通过项目实践来巩固知识,提升解决实际问题的能力。
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