人工智能工程师证书考试科目主要包括人工智能基础理论、编程与算法、机器学习与深度学习、自然语言处理与计算机视觉等核心领域，部分认证还涉及系统部署、法律法规及英语能力。

1. 基础理论与核心科目
   考试通常涵盖《人工智能原理》《Prompt技术》《人工智能模型理论》等基础学科，重点考察对神经网络、算法逻辑及商业化应用的理解。部分认证会加入计算机体系结构、操作系统等通用技术知识。

2. 编程与算法实践
   需掌握Python、Java等编程语言，熟悉数据结构及常用算法（如排序、搜索），并能够实现简单的AI模型开发。部分考试要求通过机试完成实际编码任务。

3. 专项技术领域
   机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉是高频考点，涉及模型训练、图像识别、语音处理等应用场景。部分高级认证可能考察系统集成与故障排查能力。

4. 附加考核内容
   少数权威认证（如工信部考试）会测试英语阅读理解能力，或包含数据处理、AI伦理与相关法律法规模块。

备考时建议结合理论学习和项目实践，重点关注算法应用与系统设计，灵活应对不同认证的侧重点差异。