一、智能革命的起源
人工智能（AI）自20世纪50年代初就开始孕育，随着技术的发展，它逐渐从科幻变为现实。今天，AI已经渗透到我们的日常生活中，无处不在，从智能手机到家用电器，再到金融服务和医疗保健，都离不开AI的智慧。要成为这场智能革命中的佼佼者，我们首先需要了解做人工智能需要学什么专业。
二、计算机科学：基础之本
计算机科学是构建现代信息技术的核心领域之一，对于想要深入研究和应用人工智能的人来说，这门专业是必修课。学习计算机科学，不仅能够掌握编程语言，如Python、Java等，更重要的是可以理解数据结构与算法，以及如何使用这些工具来解决复杂问题。这也意味着我们必须对数学有坚实的基础知识，因为许多AI算法都建立在严谨的数学原理之上。
三、数据分析与大数据处理
在数字化时代，大量数据如同海洋般广阔，而高质量的人工智能模型依赖于这些宝贵资源。如果你想成为一个优秀的人工智能工程师，你应该具备良好的数据分析能力和大数据处理技能。这包括但不限于学习统计学、概率论以及数据库管理系统，以便更有效地从大量信息中提取有价值的洞察力。
四、高级数学：推动前沿技术
为了开发出能够执行复杂任务的人工智能模型，比如自然语言处理或图像识别，我们需要深入学习高级数学，如线性代数、微积分和抽象代数。此外，机器学习理论也是不可或缺的一环，这将帮助我们理解如何设计更强大的算法以应对未来的挑战。
五、软件工程：把理论付诸实践
虽然理论知识对于构建AI模型至关重要，但实际操作能力同样不可忽视。在软件工程课程中，我们将学习如何将设计转化为可运行代码，并且学会团队合作以实现项目目标。这包括版本控制（如Git）、测试驱动开发（TDD）以及持续集成/持续部署（CI/CD）。
六、心理学与认知科学：解读人类行为
如果我们希望创造真正能模仿人类行为甚至超越其水平的人工智能，那么必须深入研究心理学与认知科学。这涉及了解人类情感反应、大脑功能以及认知过程，从而使得生成更加真实自然的情感响应或者决策过程成为可能。
七、新兴领域：未来发展趋势
随着科技不断进步，一些新兴领域正在迅速崛起，比如自动驾驶汽车、一体化健康监测设备或虚拟现实(VR)环境等。在这些领域内工作，将会让你站在行业前沿，为社会带来革新性的改变，同时也为你的职业生涯注入新的活力。
八、高级专长：提升竞争力
最后，在选择专业时，还应当考虑是否有机会获得某些特定的技能或证书，这些通常被认为是行业内非常受欢迎并且具有竞争力的专长。例如，可以通过获得AWS Certified Machine Learning - Specialty 或Google Cloud Certified - Professional Machine Learning Engineer这样的资格证明自己拥有最新最先进的人工智商技巧和经验。
九、大型企业与创新公司——双重考量因素：
最后，不管选择哪个专业，最终决定工作地点也是一项重要考量因素。大型企业通常提供稳定性，但是创新公司则可能给予更多创意自由空间。如果你追求的是快节奏变化环境的话，则可能会倾向于加入后者的世界。但无论何种选择，都需确保该单位适合你的个人职业规划及期望值。
十结语：
总之，要想成功进入人工智能这个快速增长并充满挑战性的领域，你需要跨越多个学科界限，融合各种技能和知识点。不过，只要你愿意投入时间精力去探索这片广阔而又充满未知的地方，就一定能找到属于自己的位置，并在这场全球范围内进行的大规模创新运动中发光发热。
