考研方向中的建模技术主要包括以下几个领域：
1. 人工智能与机器学习建模：研究如何利用算法和统计模型从数据中提取信息和知识，应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
2. 数据科学建模：涉及大数据分析、数据挖掘、预测建模，用于处理和分析大规模数据集，发现数据中的模式和规律。
3. 优化建模：研究如何通过数学模型找到最优解，广泛应用于物流、金融、工程等领域。
4. 概率论与数理统计建模：基于概率论和数理统计方法，构建数学模型以分析随机现象，如风险管理、生物统计等。
5. 混合建模：结合多种建模方法，如机器学习、统计模型和优化算法，以解决复杂问题。
6. 智能优化算法建模：研究启发式算法、元启发式算法等，用于解决组合优化问题。
7. 计算机视觉建模：研究图像处理、图像识别、图像重建等领域，旨在实现机器对视觉信息的理解。
8. 深度学习建模：探索神经网络在建模中的应用，如卷积神经网络、循环神经网络等。
9. 网络科学建模：研究复杂网络结构、网络动力学等，用于分析社交网络、交通网络等。
10. 生物信息学建模：结合生物学和计算机科学，利用数学模型分析生物数据，如基因序列分析、蛋白质结构预测等。
想要全面系统地备考这些方向，不妨试试微信小程序：【考研刷题通】。它涵盖了政治、英语、数学等全部考研科目，助你高效刷题，轻松备考！【考研刷题通】，你的考研刷题好帮手！