人工智能考研课程通常包括以下几个方面：
1. 人工智能基础理论：涵盖机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。
2. 编程语言与工具：学习Python、Java等编程语言，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
3. 数据结构与算法：强化数据结构如数组、链表、树等，以及算法设计与分析。
4. 机器学习算法：线性回归、决策树、支持向量机、聚类、降维等。
5. 深度学习技术：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
6. 自然语言处理：词向量、文本分类、情感分析等。
7. 计算机视觉：图像识别、目标检测、图像分割等。
8. 人工智能应用：推荐系统、自动驾驶、人机交互等。
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