在这个信息爆炸的时代，技术不断进步，尤其是人工智能（AI）这一领域，它不仅改变了我们生活的方方面面，也激发了无数人的好奇心和追求。然而，对于想要涉足这片神秘土地的人来说，首先需要解决的一个问题就是“做人工智能需要学什么专业”。
1.0 人工智能基础：数学与计算机科学
1.1 数学之母——线性代数、概率论与统计学
1.2 计算机科学中的编程语言与数据结构
要成为一名优秀的人工智能工程师，最基本的起点是扎实的数学功底。在深度学习等多种AI技术中，线性代数为我们提供了矩阵运算的手段，而概率论和统计学则帮助我们理解数据背后的规律。
2.0 数据驱动：大数据分析与数据库管理
2.1 大数据处理工具——Hadoop & Spark
2.2 数据库系统设计原理
随着互联网、大型企业和政府机构日益增长的数据量，以及对这些数据价值的大幅提升，大数据分析已经成为了一个不可或缺的一环。掌握Hadoop、Spark这样的分布式处理工具，以及SQL数据库系统设计原理，对于有效地管理和挖掘海量信息至关重要。
3.0 模型构建：机器学习方法与深度学习框架
3.1 基础模型训练——逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）
3.2 深度学习革命——卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）
这里是关键所在，无论是传统的监督式或非监督式机器学习还是深入研究深度学习，我们都必须了解如何将理论转化为实际应用。这包括熟悉常见算法如逻辑回归、决策树以及支持向量机，并且能够使用Python中的TensorFlow或者PyTorch进行复杂任务，如图像识别或者自然语言处理。
4.0 系统集成：软件开发流程及测试自动化
4.1 软件开发生命周期—需求分析、设计阶段到部署维护
4.2 自动化测试工具—Jenkins, Selenium等
完成模型训练后，还有一个挑战，那就是将这些模型融入现有的软件系统并保证它们稳定运行。此时，就需要理解整个软件开发流程，从需求分析到最终产品发布，每个阶段都至关重要。而自动化测试可以极大地提高效率，同时减少错误发生。
结语：
作为一名希望投身于AI领域的人员，你应该意识到这是一个跨学科探索，其中包含但不限于数学计算机科学、大数据处理以及模型构建。但更重要的是，这是一个不断变化和发展的世界，不断更新知识库以适应新技术、新理论，是每位追逐者必须承担起来的责任。
