AI奥赛要求选手在理论推导和编程实现两方面都具备扎实基础。以下是详细的考试大纲（基于 USAAIO 标准）： 1. 编程环境与工具 (Programming Tools)

• Google Colab Markdown 编程：能够在 Notebook 中编写代码、文字说明及 LaTeX 数学公式。
• 基础编程库：熟练掌握 Python, NumPy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn。

2. AI数学基础 (Mathematical Foundations)

• 线性代数：仿射变换、矩阵分解、特征值与特征向量。
• 概率与统计：贝叶斯法则、Hoeffding不等式等。
• 微积分：多元微积分中的导数与梯度。
• 凸优化：梯度下降算法、对偶性。

3. 机器学习 (Machine Learning)

• 监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机 (SVM)、决策树、kNN、集成学习、偏差-方差权衡、交叉验证、损失函数。
• 无监督学习：k-means 聚类、主成分分析 (PCA)。

4. 深度学习基础 (Deep Learning Foundations)

• 核心框架：PyTorch (IOAI 指定框架，不使用 TensorFlow)。
• 模型结构：多层感知机 (MLP)、基础层（Batch Normalization, Dropout）。
• 核心原理：前向传播与反向传播的数学推导（需能手算）。

5. Transformer 架构 (Transformers)

• 机制：注意力机制 (Attention Mechanisms)。
• 架构与应用：Transformer 完整架构，及其在 NLP、视觉 (ViT)、图神经网络 (GNN) 中的应用。

6. 自然语言处理 (NLP)

• Tokenization (分词)、Word Embeddings (词嵌入)、预训练 (Pre-training) 与 微调 (Fine-tuning)。

7. 计算机视觉与生成式AI (CV & Generative AI)

• 卷积神经网络 (CNN)、目标检测 (Object Detection)、UNet。
• 自编码器 (Autoencoder & VAE)、生成对抗网络 (GAN)。
• 扩散模型 (Denoising Diffusion Models)、Stable Diffusion。

USAAIO 不仅是美籍学生通往国际舞台 (IOAI) 的唯一途径，也是展示学生在现代计算机科学前沿领域（如大模型、生成式AI）能力的最佳平台。

相比于传统的算法竞赛，AI奥赛更强调解决实际科学问题的能力、数学建模能力以及对前沿技术的掌握。美国作为 IOAI 的创始成员国之一，其选拔出的国家队成员均具备极高的学术水平，受到全球顶尖高校的广泛认可。