人工智能基础考试通常涵盖以下主要内容：

人工智能基础：

包括人工智能的定义、发展历史、主要分支和基本原理等。

Python编程基础：

要求考生熟练掌握Python语言编程技能。

概率与统计基础：

涉及概率论、数理统计等数学知识。

机器学习：

包括监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，以及决策树、神经网络、支持向量机等算法的原理和应用。

深度学习：

可能考查卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型。

自然语言处理（NLP）：

可能涉及语言模型、词嵌入、文本分类、机器翻译等知识点。

计算机视觉：

可能考查图像识别、目标检测、图像分割等技术。

数据挖掘与分析：

可能包括数据预处理、特征工程、统计分析、聚类分析等方法。

人工智能伦理与法律：

探讨人工智能的伦理原则、隐私保护、责任归属等问题。

编程能力：

通过编程题或上机操作来考察考生的编程水平，常用编程语言包括Python、C++等。

综合应用：

要求考生理解并掌握人工智能的基本概念、技术原理，并能将其应用于实际问题。

考试形式通常为闭卷考试，满分为150分，考试时间大约为180分钟。题型可能包括术语解释、简答、计算及证明、综合题等。

请注意，具体的考试内容可能会根据不同的考试机构和年份有所变化，建议参考最新的考试大纲或指南以获得准确信息