人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一个跨学科的研究领域，其核心任务是创造能够执行通常需要人类智能的任务的计算机程序或机器。要成为一名AI专家，我们必须具备扎实的专业知识和技能。在探讨做人工智能需要学习什么专业之前，让我们先来回顾一下AI所涉及到的关键领域。
1. 计算机科学
作为AI工作的基石，计算机科学提供了数据结构、算法、软件工程等基本理论和技术。理解这些概念对于设计有效的人工智能系统至关重要。例如，了解如何高效地存储和检索大量数据，以及如何通过优化算法来提高处理速度，都对构建复杂的人工智能模型至关重要。
2. 数据科学与统计学
在现代人工智能中，数据驱动性非常强，因此掌握数据分析、统计推断以及大规模数据处理能力是必要条件。这包括使用Python中的Pandas库进行数据整理、使用Scikit-learn进行机器学习模型训练，以及熟悉深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。此外，对于统计学知识也很重要，因为它帮助我们理解并解释复杂系统中的模式和趋势。
3. 语言与自然语言处理
由于大多数用户与计算设备交互都是通过语言完成的，所以理解并生成人类语言变得越来越重要。自然语言处理（NLP）是一个涉及到语音识别、文本分类、中间表示（如BERT）、情感分析等众多子领域的大型研究课题。如果你希望专注于这一方面，你可能还会考虑从心理学或哲学背景出发，以更好地理解人类交流背后的认知过程。
4. 人类行为科学
为了创建能够模拟人类决策过程的人工智能模型，我们需要从心理学角度去思考问题。这包括认知心理学中的注意力管理、记忆影响以及情绪调节等主题。此外，从社会 sciences角度，如经济学或者政治学，也能提供关于群体行为模式及其预测的一般理论框架，这些对于开发能够应对复杂社会环境的问题解决工具至关重要。
5. 软件工程
虽然上述所有内容都集中在AI技术本身，但不忘了软件工程也是不可忽视的一个部分。不仅仅是编程技巧，更是在项目管理、大型代码库维护以及协作流程上的经验丰富，是成功应用AI解决方案所必需的一部分。而且，在实际应用中，许多项目都会要求将硬件资源充分利用起来，比如分布式计算平台，这同样是一个软件工程师应当掌握的话题。
总结来说，要想成为一名合格的人工智能专家，你不仅要有扎实的数学基础，还要掌握以上提到的各个专业领域内相关知识，并结合实际操作经验不断提升自己的技能。在这个快速发展而又持续变化的人口普查之下，只有不断更新自己的专业技能才能跟上时代步伐，不断适应新挑战，为未来的科技进步贡献力量。
