人工智能考研主要涉及以下学科：
数学：
高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，是人工智能领域的基础，广泛应用于算法优化和模型构建。
计算机科学：
包括数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络等，这些课程帮助学生掌握人工智能的核心技术和应用。
控制学：
与人工智能在机器人技术、自动化控制等方面有密切联系。
统计学：
在机器学习和数据挖掘中起到重要作用。
物理：
在人工智能的基础理论研究中，如机器学习算法的物理基础。
机械：
在机器人学和自动化系统中，机械知识是不可或缺的。
自动化：
与人工智能在自动化控制和智能系统中的应用密切相关。
思想政治理论：
考察学生的政治理论水平和基本素养，包括党的历史、马克思主义基本原理等。
英语：
评估学生的英语应用能力，有助于获取最新的科研动态和技术进展。
软件工程：
部分院校的复试科目，考察学生在软件开发和系统架构方面的能力。
数据库原理：
部分院校的复试科目，考察学生在数据存储和管理方面的能力。
其他可能科目：
如哲学、认知科学、神经生理学、心理学、信息论、控制论等，这些学科在人工智能的研究和应用中也起到重要作用。
建议考研的学生根据自身兴趣和职业规划，选择合适的学科进行深入学习。同时，不同院校的专业课设置可能有所不同，建议提前了解并确认目标院校的考试科目和要求。