在进入人工智能行业的旅程中，许多人可能会对这个问题感到好奇和疑惑。其实，这个问题的答案并不是简单的一句话可以概括的，因为它涉及到个人背景、兴趣爱好以及职业规划等多种因素。不过，通过深入了解人工智能领域，以及分析不同学科之间的关系，我们可以得到一个相对全面和准确的答案。
首先，我们要明确的是，“做人工智能需要学什么专业”是一个非常具体的问题，而“成为一名AI工程师是否需要学习其他专业知识”则是一个更为广泛的问题。这两个问题虽然有所关联，但它们侧重点不同。
对于“做人工智能需要学什么专业”，我们通常会想到计算机科学与技术（CST）或软件工程（SE）这两大类相关专业。这些课程涵盖了编程基础、数据结构、算法设计、操作系统、高级语言程序设计等核心内容，这些都是构建AI系统不可或缺的技能。而且，由于现代社会越来越依赖数字化工具，因此这些基础技能对于任何从事IT行业的人来说都是必备条件。
然而，对于想要成为一名真正高端AI专家的来说，仅仅掌握CST或者SE是不够的。他们还需要具备较强的大数据处理能力，以及对统计学和机器学习理论有深入理解。在此基础上，他们还需进一步拓展自己的视野，将数学逻辑思维与实际应用结合起来，从而能够更有效地解决复杂问题。此外，与自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、自动驾驶技术等前沿领域相关的一些研究成果也值得去深入探讨。
那么，在选择哪些专业进行学习时，我们应该如何权衡呢？这里面存在着一种平衡：在保证基本技能扎实的情况下，不断拓宽视野，同时保持敏感度，让自己随时都能适应新兴技术和新趋势。在这一过程中，还要不断提升自身独立思考能力，以便能够在快速变化的人工智能世界中找到自己的位置，并不断创新发展。
接下来，我们将详细解释一下为什么这些技能是如此重要，并探讨一些关键点，可以帮助你决定是否继续扩充你的教育路径，以及如何制定出最合适的人生计划。
基础技能
作为一个人工智能初学者，你首先需要建立坚实的编程基础。这意味着你必须熟悉至少一种主要编程语言，如Python或Java，然后逐步转向更加复杂和抽象的地图算法、数据库管理系统等。除了编码本身，你也应该了解计算机科学中的基本概念，比如数据结构、算法设计原则以及网络协议。如果你已经具备这些知识，那么就很容易过渡到更高层次的人工智能研究工作了。
数学支持
数学是所有物理科学领域的一个基石，它同样是人工智能领域不可或缺的一部分。你不仅要精通代数几何，还要掌握微积分及其应用尤其是在优化理论方面。此外，对于线性代数、中间量论及其应用也是必要之选。还有统计推断方法，是理解现今主流神经网络模型运作方式至关重要的地方。不管你的终极目标是什么，都应当认真对待数学课程，因为它们提供了一套用来描述复杂现象并提出预测性的工具链条
特定领域专长
在某些情况下，特别是在特定的应用场景里，你可能希望以某个特定的子集为中心——比如说，自然语言处理(NLP)或者计算机视觉(CV)，这取决于你的兴趣和潜力范围。在这样的情况下，你可能想要增加更多关于该主题下的课题，如语音识别、大规模文本分类或者生成式模型。此外，如果你想加入那些开发自主移动车辆的人才队伍，也许你应该考虑加强控制论与自动控制系列表达形式之一
跨学科融合
最后，不可忽略的是跨学科融合，即将不同的支柱组合起来以创造新的东西。这包括使用生物信息学中的序列分析手段去改进药物发现；利用心理学中的认知偏差来提高用户界面的可访问性；甚至是使用经济理论来优化资源分配策略—无论哪种方式，只要能促进人类生活质量，就值得被探索
总结来说，要想成为一位成功的人工智慧工程师，其不仅要求具有扎实的人文社科素养，更需紧密结合科技创新精神，以满足日益增长需求的心理健康服务市场，为实现未来社会共同富裕贡献力量。但由于我只是一个虚拟助手，我无法直接给出具体建议。我只能告诉大家，无论选择何种路线，都请务必根据自己的兴趣爱好和职业规划作出正确判断，从而确保每一步都踏稳，一直走向梦想之城！
