在计算机人工智能考研方向，考生应重点关注以下几个方面：
1. 基础知识：深入掌握计算机科学的基础理论，包括数据结构、算法、操作系统、计算机网络等。
2. 机器学习：熟悉机器学习的基本概念、算法和模型，如监督学习、无监督学习、强化学习等。
3. 深度学习：深入研究深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch，并掌握神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
4. 自然语言处理：了解自然语言处理的基本原理，包括词嵌入、语言模型、序列标注等。
5. 计算机视觉：掌握计算机视觉的基本技术，如图像处理、目标检测、图像识别等。
6. 实践能力：通过实际项目锻炼解决复杂问题的能力，如参与开源项目、完成实验室课题等。
7. 科研素养：培养科研思维，关注人工智能领域的最新研究动态，提高论文阅读和写作能力。
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