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。考试内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、知识表示与推理、人工智能伦理与法律、项目实践能力、编程能力以及数学基础。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法的掌握与应用。深度学习则涉及神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等模型构建和优化技术。自然语言处理覆盖语言模型、文本分类、情感分析、机器翻译等技术，重点理解原理与解决实际问题。计算机视觉考察图像识别、目标检测、图像分割等基础知识与应用技术。机器人学涉及机器人运动规划、传感器融合、人机交互等知识。知识表示与推理着重于知识编码与逻辑推理。人工智能伦理与法律关注伦理原则与相关法律法规。项目实践能力考察设计与实现AI系统、解决实际问题的能力。编程能力通过编程题与上机操作考察算法实现。数学基础包括线性代数、概率论、统计学、最优化理论等，是AI理论推导与算法实现的基础。综合应用能力要求将理论与技能应用于复杂AI问题解决。总体，考研全面检验理论知识、实践技能、项目经验与编程能力。

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文章来源：天狐定制

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