人工智能技术应用考试内容广泛，通常包括数学基础、计算机基础、人工智能基础以及编程语言与技术等方面。具体来说：

数学基础：涵盖线性代数、微积分等数学知识，这些知识用于理解和应用于人工智能算法中的数学模型。

计算机基础：包括计算机组成原理、操作系统、数据结构和算法等基本计算机知识，以及计算机网络和数据库等相关知识。

人工智能基础：涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、图像处理、机器视觉等关键领域的知识。例如，机器学习的基本概念、常见算法和模型，如线性回归、支持向量机等；深度学习的基本概念和原理，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等；自然语言处理的应用和技术，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

编程语言与技术：考察考生对编程语言的掌握程度，如Python程序设计教程、Python语言基础知识等。

此外，根据具体的考试要求和级别，可能还涉及数据预处理、实验设计与分析、关联规则挖掘、聚类分析、时间序列预测等方面的内容。

请注意，人工智能技术应用考试的具体内容可能因考试机构、级别和年份而有所不同。因此，建议考生提前查阅相关考试大纲或考试通知，了解具体的考试要求和内容，以便有针对性地进行备考。同时，也可以参考相关的教材、学习资料和在线课程，加强自己的知识和技能储备。