人工智能考研的专业课主要包括以下几门：
1. 计算机组成原理：深入理解计算机硬件与软件的交互原理。
2. 数据结构：掌握数据存储、检索与操作的方法与技巧。
3. 操作系统：研究计算机资源管理、进程调度、存储管理等。
4. 计算机网络：学习网络协议、网络架构、网络设备等。
5. 软件工程：了解软件开发的生命周期、项目管理、软件测试等。
6. 人工智能基础：包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
7. 模式识别：研究如何从数据中提取有用信息，进行分类、识别等。
8. 数据库系统：掌握数据库设计、查询、优化等。
此外，部分院校还会根据自身特色开设一些选修课程，如：
- 深度学习：专注于神经网络、卷积神经网络等。
- 计算机视觉：研究如何让计算机“看”懂图像和视频。
- 语音识别：使计算机能够理解和生成语音。
总之，人工智能考研的专业课内容丰富，旨在培养学生在人工智能领域的专业素养和创新能力。
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