人工智能考研方向主要集中在以下几个领域：
机器学习：
这是人工智能的核心领域之一，主要研究如何让计算机模拟人类的学习能力，实现数据的自动分析和处理。考生可以选择学习数据挖掘、算法设计、模型评估等方面的知识。
深度学习：
深度学习是机器学习的一个分支，主要研究如何使用深度神经网络来实现更加复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。考生可以选择学习深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等方面的知识。
计算机视觉：
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，主要研究如何使用计算机模拟人类的视觉能力，实现图像和视频的分析和处理。考生可以选择学习图像处理、目标检测、人脸识别、图像分割等方面的知识。
自然语言处理：
自然语言处理是人工智能的一个重要分支，主要研究如何使用计算机模拟人类的语言能力，实现自然语言的理解和生成。考生可以选择学习文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等方面的知识。
人工智能伦理与法律：
人工智能的发展给社会带来了很多挑战和问题，如数据隐私、算法偏见、人工智能决策的责任等。考生可以选择学习人工智能伦理、数据隐私保护、算法责任等方面的知识。
计算机科学与技术：
这是人工智能领域中的核心方向之一，主要研究各种基于计算机的人工智能技术，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
机器学习与模式识别：
这个方向专注于通过算法使计算机系统能够从数据中“学习”并进行自主决策，以及如何利用计算机技术自动识别和分类数据中的模式，例如图像和语音识别等。
智能系统与智能控制：
这个方向主要研究智能系统的构建、优化和管理，以及智能控制技术的理论和应用。
人工智能与机器人学：
这个方向主要研究人工智能技术在机器人领域的应用，包括机器人的感知、决策、规划和控制等。
认知逻辑学：
主要研究人类认知和推理的逻辑机制，是人工智能的重要基础之一。
计算语言学：
主要研究自然语言处理的计算机算法和系统，是实现人机交互的关键技术之一。
智能计算方法：
主要研究智能优化算法、机器学习算法等，是实现人工智能的重要手段之一。
艺术认知与计算：
主要研究艺术创造、感知和表达的计算机模拟和应用，是拓展人工智能领域的重要方向之一。
脑高级功能成像：
主要研究脑功能成像技术及其应用，是深入了解人类智能的重要手段之一。
这些方向涵盖了人工智能领域的多个方面，考生可以根据自己的兴趣和职业规划选择合适的研究方向。建议考生在选择考研方向时，综合考虑自己的兴趣、专业背景以及未来的职业发展方向。