人工智能考研大纲主要包括以下几个方面：
1. 基础理论：涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等基本概念和原理。
2. 算法与模型：介绍常用的机器学习算法，如线性回归、支持向量机、决策树、神经网络等，以及模型评估和优化方法。
3. 实践应用：探讨人工智能在实际应用中的案例，如智能推荐、智能问答、无人驾驶、智能医疗等。
4. 技术前沿：关注人工智能领域的最新研究成果和发展趋势，如强化学习、迁移学习、联邦学习等。
5. 工程实践：介绍人工智能项目的开发流程、工具和框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。
6. 伦理与法规：探讨人工智能在伦理、法律和社会问题方面的挑战，如数据隐私、算法偏见、人工智能伦理规范等。
7. 案例分析：通过具体案例，帮助学生了解人工智能在实际应用中的挑战和解决方案。
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