1.复试介绍
首先在正式复试之前，研究生部的老师会征集大家的志愿，然后根据志愿情况分组面试。一般情况下是控制一个组，模式一个组，还有人工智能学院一个组。在AI如此火热的情况下，我想大多数人都会报名模式组。但为了最终每个组录取率相同，第一次志愿分组完成后会给一次机会修改志愿。所以，大家在报名之前，先想一想自己有没有那个实力去竞争模式识别，不然很容易成为炮灰。
最后录取的时候也是按照分组来录取，假设模式识别那组18个人，总共招12个人，模式识别招5个人。那么你要考前5名才有机会进模式识别，但你考前12名就能保证有书读。所以，报名模式识别也意味着和大佬竞争12个名额。往年来看，模式识别的录取名额几乎都是初试前几名，初试考高点还是很有好处的。
2.复试流程
必问问题
自我介绍：一般控制在三分钟之内，主要介绍一下自己的基本情况，大家没必要说的太多，详细的情况老师手上都有。
数学：从高数、线代、概率论中问2个基础的数学问题，主要是概念性质的问题，什么是凸函数、什么是拉格朗日中值定理 and so on
英语：考察范围是日常对话，随便说点啥，不要冷场就行
专业问题
根据你的简历来，比如你之前做过的项目，你参加过的比赛。其中用了什么算法，为什么要用这个算法，还是比较偏宏观层面来问。如果是真正自己做过的，复试前把自己的项目熟悉一下，复试时自信说出来就没问题了。项目和比赛层级大家都差不多，除非你发了顶会之类的，老师主要考察的还是你在项目过程中的想法。
3.我的经历
我本科没有任何科研和比赛经历，而且是跨专业考研。然后我报考的部门是脑网络，结果分到面试时和报考模式识别的大佬们一起面试，欲哭无泪。首先是自我介绍，介绍了大概一分半钟，因为实在是没有拿得出手的东西，就把自己做过的项目和为什么报考自动化所说了一下。然后老师根据我介绍的项目问了我几个关于项目的简单问题，这个项目是和机器学习有关的，我答的还可以，老师就没有继续问下去了。
两个数学问题
老师：什么是线性相关？
我：线性相关就是指两个变量的相关系数为1（我这都能说错orz）。
老师：相关系数一定要为1吗？
我：（恍然大悟）不一定要为1，为1说明是正相关，-1到1之间都表示相关。
老师：那什么是拉格朗日中值定理？
我：（这题我会）balalala......
几个日常问题和机器学习的问题
你紧张吗？什么时候最紧张？如果没考上怎么办？为什么报考自动化所？
svm的缺点是什么？样本很多的时应该怎么使用梯度下降法？深度学习和机器学习的关系？
英语问题
你志愿活动主要教的是几年级的学生？教的是什么科目？
4.后记
能进复试大家实力都差不了太多，关键还是看自己的临场发挥。面试总共就十几分钟，成败也取决于这十几分钟的表现，尽量把自己的最优秀的一面展现给老师。老师们态度也都很和蔼，问到了不会的或者没有学过的直接说不会就行了，一两个不会很正常，老师不会说你什么的，千万不要不懂装懂。总之，放平心态，趁现在离复试还有一段时间，多参加比赛，多做项目，让自己到时候有展示的资本，一切皆有可能。