人工智能考研的科目通常包括 政治理论、英语、数学和计算机专业基础综合。具体科目设置如下：
公共课
政治理论：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：英语也是研究生入学考试的必考科目，主要包括英语阅读理解、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，这些数学知识是进行算法开发和数据分析的基础。
计算机专业基础综合
数据结构与算法：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。
计算机组成原理：测试学生对计算机硬件组成和体系结构的理解。
操作系统：测试学生对计算机操作系统的理解和应用能力。
计算机网络：测试学生对计算机网络原理和应用的理解。
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。
复试科目
软件工程：测试学生在软件开发和项目管理方面的能力。
人工智能：测试学生在人工智能领域的知识储备和实践能力。
数据库原理：测试学生在数据库管理和应用方面的能力。
此外，部分院校可能会要求其他相关课程，如控制工程基础、机械基础等，具体科目设置请参考目标院校的招生简章。
建议：
数学：重点复习高等数学、线性代数和概率论与数理统计，强化算法和数据处理能力的训练。
计算机科学：深入掌握数据结构、算法设计与分析、计算机组成原理和操作系统等课程。
人工智能：学习机器学习、深度学习、自然语言处理等核心课程，了解最新技术和发展趋势。
英语：提高词汇量，加强阅读理解和写作能力，确保顺利通过英语考试。
政治理论：系统学习马克思主义基本原理和中国特色社会主义理论，关注时事政治，提高答题能力。