人工智能考研主要考察与人工智能相关的理论知识和实践技能。考试内容通常包括但不限于以下几个方面：

机器学习

机器学习的基本概念、算法原理以及应用案例。

监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型的机器学习方法。

理解它们的工作原理和适用场景。

深度学习

神经网络的基础知识。

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型的构建和优化技术。

自然语言处理（NLP）

语言模型、文本分类、情感分析、机器翻译等技术。

了解NLP的基本原理和技术手段，以及如何利用这些技术解决实际问题。

计算机视觉

图像识别、目标检测、图像分割等计算机视觉领域的基础知识和应用技术。

机器人学

机器人运动规划、传感器融合、人机交互等方面的知识。

知识表示与推理

如何将知识编码成计算机可以处理的形式。

利用这些知识进行逻辑推理和决策。

统计机器学习

包括各种统计学习方法和算法。

算法设计与分析

数据结构与算法，测试候选人在理解和设计有效算法及数据处理能力方面的技能。

计算机基础

包括计算机体系结构、操作系统、数据结构、算法等内容。

人工智能伦理与法律

涉及人工智能伦理、法律和社会影响等方面的知识。

此外，对于全国统考科目，通常包括以下内容：

思想政治理论：测试学生对马克思主义基本原理、中国特色社会主义理论、时事政治等内容的理解和掌握。

英语：包括阅读理解、翻译、写作等，评估学生的英语语言能力。一般学硕考英语一，专硕考英语二。

数学：通常包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，作为算法开发和数据分析的基础。

建议考生根据目标院校的考试科目设置，有针对性地进行复习。同时，多读论文和参考书，了解最新的研究动态和技术进展，有助于提高考研成绩。