考研人工智能做项目可以从以下几个方面入手：
选择编程语言和框架
Python：Python是目前最流行的编程语言之一，尤其在人工智能领域。你可以学习PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。
Java：Java也是一个不错的选择，尤其在需要大规模数据处理和系统开发时。你可以学习Java和相关的框架，如Spring Boot。
数据处理
数据收集：根据项目需求收集相关数据。数据的质量直接影响模型的效果，因此需要确保数据的准确性和可靠性。
数据预处理：对收集到的数据进行清洗、标注和格式化，以便用于模型训练。
选择项目方向
自然语言处理（NLP）：如文本分类、情感分析、机器翻译等。
计算机视觉：如图像识别、目标检测、图像生成等。
机器学习：如推荐系统、异常检测、聚类等。
深度学习：如生成对抗网络（GAN）、强化学习等。
实践项目
小型项目：从简单的项目开始，如使用PyTorch实现一个基本的图像分类器。
中型项目：如使用预训练模型（如BERT、ERNIE）进行文本分类或情感分析。
大型项目：如构建一个基于深度学习的推荐系统或自然语言处理系统。
学习和参考
阅读论文：阅读最新的研究论文，了解当前领域的最新进展和技术趋势。
开源项目：参与开源项目，了解实际项目开发流程和代码实现。
社区交流：加入相关的论坛和社区，与其他研究者交流经验和问题。
导师指导
选择导师：根据个人兴趣和职业规划选择合适的导师，并咨询他们的项目方向和建议。
定期汇报：定期向导师汇报项目进展，获取反馈和建议。
通过以上步骤，你可以逐步掌握人工智能项目开发的全流程，并为考研做好充分准备。