我的优势主要集中在排名、竞赛和两个 AI 项目上，科研论文这一块反而比较薄。本科是某 211 高校计算机科学与技术专业，排名 5/90，约前 6%，六级 510 分。
科研经历是参与过校级机器学习实验室项目，负责数据预处理和模型训练，没有论文。竞赛方面有 MathorCup 数模国一、蓝桥杯省一、“互联网+”省银。项目里，一个是基于 TensorFlow 的图像分类系统，准确率做到 92%；另一个是智能客服问答系统，偏 NLP 方向。奖项包括国家奖学金、校级一等奖学金和优秀学生干部。
北理工不是我夏令营阶段就顺利拿到的结果，真正确定是在预推免。最后去向是北京理工大学人工智能学院人工智能学硕，方向偏机器学习与计算机视觉。申请过程中我拿到过北理工、北交大、华东理工、南航、合工大等机会，最后放弃北交大，选择北理工。
做这个选择时，我比较看重北理工 AI 方向和军工应用场景的结合。北交大也是很好的选择，但北理工人工智能学院的研究方向和我原本的图像分类、机器学习项目更能接上，后续读研规划也更清晰。
夏令营阶段，我投递了北京理工大学、北京交通大学和华东理工大学。北理工夏令营没有入营，北京交通大学和华东理工大学都入营并拿到优营。这个结果让我先有了底，但也提醒我北理工需要等预推免再争取。
预推免阶段，我参加了南京航空航天大学和北京理工大学。南航入营但没有拿到优营，北理工预推免入营并拿到优营。最终选择北理工，更多是因为它和我的计算机视觉、机器学习兴趣，以及 AI 军工应用方向更匹配。
3 月我开始整理机器学习和计算机视觉项目，同时复习数据结构、算法、机器学习基础。5 月进入夏令营投递阶段，英文自我介绍和项目讲解也开始同步准备。
7 月主要参加北交大和华东理工夏令营，并拿到两个优营。北理工夏令营没有入营后，我没有把它直接放弃，而是在 9 月前重点补深度学习、计算机视觉基础，重新准备预推免材料和面试表达。9 月预推免拿到北理工优营后，才最终定下来。
简历我改了 5 版，重点是让 AI 项目和竞赛经历看起来更清楚。图像分类系统会写明 TensorFlow、模型选择、准确率和数据增强，智能客服项目则突出 NLP 问答流程，不只罗列技术栈。
个人陈述大约 1800 字，主要写机器学习兴趣、项目能力和读研规划。推荐信准备了两封，一封来自机器学习老师，一封来自项目导师。成绩单用盖章版，并附排名证明。奖项材料包括竞赛和奖学金证书扫描件，项目材料则准备了图像分类系统代码、模型权重，以及智能客服演示视频。
北理工预推免是线上面试，大约 25 分钟。流程是 5 分钟英文自我介绍、15 分钟专业问答、5 分钟综合问答，整体节奏比较紧，专业基础和项目细节都会被问到。
专业问题包括线性回归、SVM、神经网络原理、CNN 结构、激活函数、过拟合、排序算法和动态规划。项目部分围绕图像分类模型选择、数据增强和准确率提升展开。英语问题包括自我介绍、为什么选择北理工 AI、读研规划。综合问题里，老师会问对北理工 AI 军工应用的了解、未来研究方向和抗压能力。
英语准备上，六级 500 分以上最好做到自我介绍流利，并能应对日常和基础专业英语问答；450 到 500 分之间要把自我介绍和高频问答打磨熟；450 分以下至少要准备精简版自我介绍，并熟记 AI 核心英文词汇。
夏令营没入北理工不代表后面没有机会，预推免仍然值得认真准备。我当时已经有北交大和华东理工的优营，但还是继续针对北理工补深度学习和 CV 基础，因为目标学院更看重这些内容。
没有论文的情况下，项目表达会非常重要。图像分类系统不能只说“准确率 92%”，还要能讲清楚数据来源、模型结构、为什么做数据增强、如何判断过拟合、准确率提升靠了哪些具体方法。智能客服项目也要准备好 NLP 基础和系统流程。
如果目标是北理工人工智能学院，建议提前了解学院方向和应用场景，不要只把它当成普通 AI 项目来准备。老师问到军工应用、未来研究方向和抗压能力时，回答要具体一些，最好能和自己的项目经历、读研计划连起来。