人工智能应用基础考试的内容通常包括以下几个方面：

1. 数学基础 ：

• 线性代数

• 微积分

• 概率论与数理统计

2. 计算机基础 ：

• 计算机组成原理

• 操作系统

• 数据结构与算法

• 计算机网络与分布式处理

• 数据库原理与应用

3. 人工智能基础 ：

• 人工智能的基本概念和发展历程

• 机器学习算法（如线性回归、支持向量机、决策树等）

• 深度学习原理（如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等）

• 自然语言处理（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、图像分割等）

• 智能控制

4. 编程语言与技术 ：

• Python程序设计（包括Python语言基础知识、软件工程等）

• R语言建模

• 网络爬虫技术

5. 实际应用能力 ：

• 数据预处理

• 实验设计与分析

• 关联规则挖掘

• 聚类分析

• 时间序列预测

6. 人工智能伦理和法律问题 ：

• 人工智能的伦理原则

• 隐私保护

• 责任归属

7. 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

8. 其他可能内容 ：

• 人工智能应用案例分析

• 相关项目或案例的解决能力

考试形式可能包括选择题、填空题、简答题、算法分析题、编程题等。

建议考生根据具体的考试要求和级别，有针对性地进行复习和准备。同时，多做一些实际应用的题目和编程练习，以增强自己的实战能力。