人工智能考研专业课主要学习以下内容：
1. 机器学习：掌握机器学习的基本概念、算法及其应用，如线性回归、决策树、支持向量机等。
2. 深度学习：了解深度学习的基本原理、常用网络结构及优化方法，如卷积神经网络、循环神经网络等。
3. 自然语言处理：学习自然语言处理的基本方法，如分词、词性标注、命名实体识别等。
4. 计算机视觉：掌握计算机视觉的基本原理、算法及应用，如图像处理、目标检测、图像分类等。
5. 强化学习：了解强化学习的基本概念、算法及应用，如Q学习、深度Q网络等。
6. 人工智能伦理与法律法规：关注人工智能领域的伦理问题、法律法规及政策导向。
通过学习以上内容，考研学子将具备扎实的理论基础和实际应用能力，为今后从事人工智能相关领域的研究和工作打下坚实基础。
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