智能化考研的科目主要包括以下几类：
公共课
政治：所有研究生入学考试的必考科目，测试学生对马克思主义基本原理、中国特色社会主义理论、时事政治等内容的理解和掌握。
英语：也是研究生入学考试的必考科目，包括英语阅读理解、翻译、写作等，用以评估学生的英语语言能力。
数学：人工智能领域通常要求较强的数学基础，考试内容可能包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。
专业课
智能技术基础：包括人工智能的基本概念、原理和方法。
智能算法：研究人工智能中的各种算法，如搜索算法、优化算法等。
知识表示与推理：涉及人工智能中知识的表示方法和推理机制。
智能系统和应用：包括智能系统的研究、设计、开发和应用。
数据结构与算法：计算机科学与技术的核心课程，测试候选人在理解和设计有效算法及数据处理能力方面的技能。
计算机专业基础：如计算机网络、操作系统等基础课程。
人工智能基础或机器学习：更高级的专业课程，直接关联人工智能的核心领域，如机器学习算法、深度学习、神经网络等。
软件工程：测试考生在软件开发和项目管理方面的能力。
数据库原理：涉及数据库的设计、管理和应用。
建议
选择院校和专业：不同院校的考试科目有所不同，建议考生根据自己的兴趣和目标选择合适的院校和专业，并详细查看目标院校的考试科目和要求。
全面复习：政治、英语和数学是必考科目，需要全面复习。专业课则需要根据具体院校的要求进行有针对性的复习。
实践与应用：除了书本知识，还应注重实践能力的培养，可以通过参与项目、实验等方式提升实际操作能力。