神经网络考研的内容主要包括以下几个方面：
数据结构与算法：
这是计算机科学与技术的核心课程，主要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。
计算机网络或操作系统：
部分院校可能会要求这类基础课程，以测试学生对计算机系统和网络通信的理解。
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。
神经网络基本原理：
包括神经元的信息处理机理、信息的整合、生物神经网络的功能和结构等。
神经网络模型与算法：
如多层前向网络的BP算法、Hebb学习规则等。
应用领域：
涉及深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、人工智能伦理与法律等。
建议考研的同学在准备过程中，重点复习上述内容，尤其是与神经网络直接相关的课程和知识点，同时也要关注最新的研究进展和应用领域，以全面准备考研的各个方面。