1.计算机技术。计算机技术是人工智能领域中的重要专业，涉及计算机软硬件系统的设计、开发和应用，以及与其他领域紧密相关的应用系统的研究、开发和应用。计算机技术是实现现代化的关键技术之一，也是信息社会中的核心技术。本专业学生主要学习计算机科学与技术方面的基本理论和基本知识，接受从事研究与应用计算机的基本训练，具有研究和开发计算机系统的基本能力。此外，从算法层面对人工智能的优化，本科自然要学计算机科学了，但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。
2.计算机视觉。计算机视觉是人工智能的重要分支，关注让计算机能够理解和处理图像和视频。它包括图像识别、目标检测、图像生成等任务。计算机视觉主要应用于图像分类、目标检测、图像生成、人脸识别等领域。在自动驾驶、虚拟现实、生物识别、安全监控、智能制造等领域发挥着重要的作用。计算机视觉是实际落地比较广泛的AI领域之一，包括人脸识别、指纹识别、以图搜图、图像语义理解、目标识别等。
3.自然语言处理。自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要研究方向，涉及让计算机理解和处理自然语言的能力，包括文本分析、语义理解、情感分析等。NLP的目标是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信。NLP的应用广泛，如网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗诊断等领域。在NLP中，可以使用MaxProxy、动态住宅IP、海外住宅IP和飞机代理IP等关键字来保护用户隐私和确保数据的安全传输。通过机器学习、深度学习等手段求解各种自然语言处理问题。
4.机器学习。机器学习是人工智能的核心领域之一，通过让计算机具备从数据中学习和改进的能力，实现人工智能。本课程旨在介绍经典的机器学习算法，让学生初步掌握机器学习领域的基本方法与蓝图。通过掌握机器学习的算法与理论知识，能够查阅并理解相关领域的前沿文献，熟练使用相关的机器学习算法，解决流行的人工智能领域应用问题，为今后在深度学习相关教学、科研和项目开发工作中深入解决实际应用问题打好基础。主要应用于语音识别、自然语言处理、智能推荐等领域。
5.控制科学与工程。控制科学与工程是研究控制理论和控制技术的学科，主要应用于工业自动控制装置、系统可靠性评估及设计、自动测试方法、数据信息采集、传输、处理、转换方法和相应设备、传感器数据融合理论及应用、动态系统故障诊断技术、工业现场总线技术、高速企业网络组成及安全技术、嵌入式系统的研究及相关产品的开发等领域。该专业方向的学生需要掌握控制理论、控制工程技术、传感器数据融合技术、动态系统故障诊断技术等知识，以培养具备控制和优化能力的高级工程技术人才。
6.工业应用。工业应用是人工智能考研方向中的一个重要方向，主要涉及自动化和机械控制等方面。在工业应用领域，需要掌握先进的制造技术和设备，具备解决实际问题的能力。因此，选择工业应用方向的研究生需要具备扎实的专业知识和技能，如机械设计、自动化控制、PLC编程等。同时，还需要具备良好的沟通和团队合作能力，以便与其他学科的专家和同学合作，共同完成研究任务。工业应用方向的研究生将有机会参与工业界的实践项目，积累实践经验，为未来的职业发展打下坚实的基础。
7.机器视觉。机器视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它包括3D重建、模式识别、图像理解等功能。在考研方向中，机器视觉是其中一个重要的方向。机器视觉的应用广泛，如工业生产、医疗影像、安防监控等领域。随着技术的不断发展，机器视觉在各行各业中的应用越来越广泛，成为人工智能领域中的重要研究领域。
8.语言理解和沟通。语言理解和沟通是人工智能考研方向中的重要方向之一。它包括语音识别、综合、人机对话、机器翻译等方面的技术。在现代社会中，语言理解和沟通越来越重要，因为人们需要与不同的人进行交流，而语言是人类交流的基础。因此，人工智能在语言理解和沟通方面的应用也越来越广泛。例如，语音助手、聊天机器人等都是基于语言理解和沟通的技术。在考研方向中，选择这个方向的学生需要掌握这些技术，以适应现代社会的需求。
9.深度学习。深度学习是机器学习的一个重要分支，侧重于构建和训练深层神经网络模型。它在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大成功。深度学习能够通过多个处理层次来提取复杂的特征并实现高度准确的分类和预测。在人工智能考研方向中，深度学习是一种非常重要的技术，也是未来发展的重要方向之一。
10.数学。数学是人工智能的基础学科，提供了数学模型和算法的支持，因此数学专业是一个很好的选择。不同学校的专业设置可能会有所不同，具体选择还需根据个人兴趣和实际情况来确定。数学专业虽然是冷门专业，但是学好数学专业的话，考研选择人工智能方向可以说是非常有优势的。
11.机器人技术。机器人技术在人工智能考研方向中的应用非常广泛，包括无人驾驶汽车、工业自动化和家庭服务机器人等。机器人技术可以帮助计算机在物理环境中实现智能决策和行动，为工业自动化和家庭服务机器人等领域提供了重要的技术支持。随着科技的不断进步，机器人技术的应用范围将不断扩大，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。
12.自适应学习。自适应学习是一种利用机器学习算法和大数据技术来让计算机自动调整学习策略的方法。它能够快速、高效地适应新的环境和数据集，从而提高学习效率和准确率。在人工智能考研方向中，自适应学习被广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。通过自适应学习，计算机能够不断地调整学习策略，提高学习效果，为人工智能领域的发展做出更大的贡献。