人工智能考研需要掌握扎实的计算机科学基础，包括数据结构、算法、计算机网络、操作系统等核心课程。同时，还需要了解人工智能领域的专业知识，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。此外，实践能力也非常重要，需要通过参与项目、实验或编写代码来积累经验。以下是一些具体的关键能力：
1. 数学基础：包括线性代数、概率论与数理统计、离散数学等，这些是理解和解决算法问题的基石。
2. 编程能力：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java或C++。
3. 算法与数据结构：深入了解常见的算法和数据结构，能够根据实际问题选择合适的工具。
4. 机器学习理论：理解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念和方法。
5. 深度学习技术：熟悉神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型。
6. 自然语言处理：了解词性标注、命名实体识别、机器翻译等自然语言处理技术。
7. 实践与项目经验：通过实际项目锻炼自己的问题解决能力和团队协作能力。
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