信息与计算科学考研方向主要包括以下几个方面：
计算机视觉与图像处理：
研究如何让计算机“理解”和“分析”图像和视频数据，应用于人脸识别、目标检测与跟踪、图像增强等领域。
人工智能与机器学习：
研究如何使计算机模拟和实现人类智能，通过算法让计算机从数据中学习和改进，应用于自然语言处理、数据挖掘、智能推荐系统等领域。
数据科学与大数据分析：
专注于数据的收集、处理、分析和可视化，从海量数据中挖掘出有价值的信息。
数学：
系统学习数学和应用数学的基本理论和方法，培养具备数学教学、数学教育研究、数学科学研究以及数学实际应用等基本能力的人才。
应用数学：
将数学的理论和方法应用于现实世界的各种问题中，例如物理学、工程学、经济学、金融学等领域。
计算数学：
研究数学问题的数值求解方法和理论，包括数学模型的建立、数值计算方法的选取和计算机编程等方面。
计算机应用技术：
研究计算机系统的设计、开发和应用，包括计算机软件、硬件、网络等方面的知识。
网络空间安全：
研究网络安全、信息安全、密码学、计算机病毒、网络攻防等方面。
人工智能：
研究自然语言处理、计算机视觉、机器学习、深度学习等方面。
信息安全：
研究信息安全技术、信息安全管理、密码学等方面。
运筹学与优化算法：
研究如何对复杂系统进行优化，包括线性规划、非线性规划、整数规划、组合优化、随机优化等。
复杂系统与网络科学：
研究复杂系统的动力学行为和网络结构特性，应用于社会网络、生态网络、经济网络等领域。
量子计算与量子信息：
研究基于量子力学原理的计算模型和信息处理方法。
生物信息学与计算生物学：
研究如何使用计算方法来解析生物数据，如基因组学、蛋白质组学等。
高性能计算与并行算法：
研究如何设计能够在高性能计算机上高效运行的算法，以及如何优化并行计算性能。
建议选择考研方向时，可以根据自己的兴趣、能力和职业发展方向来确定最佳方向。例如，对计算机视觉和图像处理感兴趣的学生可以选择计算机视觉与图像处理方向；对人工智能和机器学习感兴趣的学生可以选择人工智能与机器学习方向。同时，也可以考虑当前市场的热门领域，如大数据和人工智能相关方向。