计算机科学基础
做人工智能需要学什么专业，首先要有扎实的计算机科学基础。这包括对计算机硬件、软件、操作系统和网络等方面的理解。这些基本知识为后续学习更高级的人工智能技术打下了坚实的基础。例如，了解数据结构和算法对于解决复杂问题至关重要，而编程能力则是实现任何AI模型所必需的。
机器学习与深度学习
在人工智能领域中，机器学习和深度学习是两个核心部分。它们涉及到如何让计算机通过数据分析来进行预测或决策。在这个过程中，你需要掌握统计学理论、优化方法以及数学工具箱，如线性代数和微积分。此外，对于深度学习来说，还需要熟悉神经网络架构设计，以及使用TensorFlow或PyTorch这样的框架进行实际训练。
人工智能工程
除了理论知识，做人工智能还需要具备一定的人工智能工程能力。这意味着你不仅要知道怎么设计AI模型，还要能够将这些模型应用到实际项目中去。你可能会从需求分析开始，然后设计系统架构，再选择合适的技术栈进行开发，并最后测试并部署你的产品。
数据处理与可视化
随着大数据时代的到来，我们面临着海量信息处理的问题。因此，对于数据处理与可视化技能也非常重要。这包括从原始数据清洗、特征提取到最终结果可视化的一系列步骤。在这个过程中，你可以利用SQL语言管理数据库，或者使用Pandas库进行高效的大规模数据处理，同时利用Matplotlib或Seaborn等工具制作出直观易懂的地图表。
语音识别与自然语言处理
自然语言理解（NLU）和生成（NLG）是人类交流方式的一个关键组成部分。而语音识别则使得设备能够直接通过听觉接收用户输入。在这两项技术上，你需要掌握大量关于语言学、心理学以及统计模式识别等领域中的知识。此外，与其他AI任务一样，这些任务都离不开强大的数学支持，比如概率论和统计推断。
安全性与伦理问题
随着AI技术日益成熟，它们在社会中的作用也越来越广泛，但同时也带来了新的安全性挑战，比如隐私泄露、高级黑客攻击以及自动驾驶车辆失控的情况。而且，在开发AI产品时，也必须考虑其伦理影响，如偏见引入的问题以及是否应该替代人类工作等热点议题。因此，要成为一名合格的人工智能专家，不仅要有足够的专业技能，还必须具备对这一行业未来发展方向敏感的心态，并不断更新自己的道德判断标准。
