在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为一个不可或缺的研究领域。想要在这条道路上取得成功，不仅需要对AI有深刻的理解和热情，更重要的是选择正确的专业来支持你的梦想。那么，做人工智能需要学什么专业呢？
计算机科学
作为人工智能最基础的学科之一，计算机科学提供了编程、数据结构、算法等核心技能，这些都是构建和实现AI系统所必需的。从操作系统到网络通信，再到数据库管理，计算机科学涵盖了多个子领域，每一个都与AI紧密相关。如果你希望成为一名软件工程师或者是专注于开发复杂的人工智能模型，那么学习计算机科学是一个不错的起点。
信息技术
随着数据变得越来越重要，对信息处理能力日益增长，对信息安全要求也随之提高。在这个背景下，学习信息技术可以帮助你掌握如何有效地收集、存储、分析和保护数据。这对于那些计划从事大数据分析或是涉足 cybersecurity 的学生来说，是非常有利的一步。
数学
人工智能中蕴含着大量数学概念，如线性代数、高级统计学以及优化理论等数学知识对于构建和优化AI模型至关重要。如果你对解决复杂问题有兴趣，并且愿意投入时间去深挖这些数学原理，那么数学将会是一个强大的工具，为你的未来职业生涯打下坚实基础。
机器学习与模式识别
在所有关于人工智能的问题中，没有哪一个比了解机器学习更为关键了。这门课程教会学生如何让计算机通过大量样本自动进行分类和决策，从而使得它们能够像人类一样识别图像、语音甚至文本中的模式。
数据库管理与大数据处理
与其它任何行业相比，大量未经加工或半加工的大量数据可能是唯一真正独特资源。大规模并行处理、大数据平台以及分布式数据库系统都是当前市场上的热门话题，而这些技术则直接依赖于高效率的大型数据库设计与管理。此外，大规模聚类方法如Hadoop 和Spark 是提升业务流程效率的一个关键部分。
心理学及认知科学
虽然这是一个相对较少被讨论的话题，但心理学及其分支认知科学同样对理解人类行为及感知世界至关重要。在探索能让电脑模仿人的思维方式时，你可能会发现自己需要一些心理学家的洞察力，因为他们通常专注于我们思考过程的心理动态，以及我们如何使用语言表达自己的思想。
总结来说，无论你决定追求哪个方向，都要确保你的教育背景包括以上提到的各项专业知识，以便全面准备好迎接即将到来的挑战。而如果真的想要成为一名优秀的人工智能工程师，最好的建议就是跨界融合不同领域内的知识，将不同的视角带给你的项目，使之更加丰富多彩，也更具创新性。
