​​清华大学人工智能考研科目包括101思想政治理论、201英语（一）、301数学（一）以及840数学 - 数据方向基础综合，专业课占300分，需重点复习，分数线波动大且复录比在24%-40% 。​​

1. ​​考试科目设置及分值分布​​

   • 清华人工智能专业属于电子信息专硕全日制方向，考研科目共四门。其中101思想政治理论、201英语（一）、301数学（一）分别为100分，840数学 - 数据方向基础综合为150分，专业课总分为300分，是考生需重点攻克的部分。
   • 思想政治理论主要考查对马克思主义基本原理等知识的理解和掌握；201英语（一）考察英语阅读、翻译和写作能力；301数学（一）涵盖高等数学、线性代数、概率论与数理统计等内容。

2. ​​840数学 - 数据方向基础综合详解​​

   • 840参考书为《数据结构》（C语言版，严蔚敏、吴伟民著），内容广泛，包括线性表、栈队列、树形结构、图结构、查找、排序等数据结构知识，以及算法分析与设计相关内容。该科目出题灵活，对考生知识储备和应用能力要求较高，复习时要注重理论与实践结合，吃透基础概念。

3. ​​考情分析与备考要点​​

   • ​​录取情况与分数线​​：近5年一志愿录取人数在34 - 68人之间，拟录取最低分313分，最高分442分。2024年计划招生29人，且招生人数有缩招趋势，应抓住报考机会。分数线不稳定，如2020年分数线最低，可能与当年考题难度有关。
   • ​​复录比​​：各年份复试淘汰率在24%-40%，复试重要性不容小觑，初试高分也需重视复试环节。
   • ​​复习规划​​：3 - 7月进行考点地毯式梳理，建立知识体系；8 - 10月做专题真题，突破薄弱项；11 - 12月进行全真模拟，提高实战能力；政治复习不能轻视，要合理安排时间；英语注重词汇积累与长难句解析；数学和专业课复习要注重基础，多做练习，提高解题能力。