在讨论“做人工智能需要学什么专业”时，我们往往会关注那些直接与算法和数据处理相关的领域，如机器学习、深度学习等。但是，实际上构建一个真正的人工智能系统，特别是一种能够广泛应用于各个行业的系统，还需要其他多方面的知识和技能。其中，对AI系统设计师来说，理解如何将复杂技术转化为实用的解决方案至关重要。
1. 人工智能背景知识
首先，作为AI系统设计师，你需要有一定的编程基础，因为大部分人工智能技术都依赖于编码来实现。这包括但不限于Python（如TensorFlow, Keras）、Java或C++等语言。同时，对计算机科学基础也很重要，这涉及到数据结构、算法分析以及软件工程等。
2. 系统架构设计
了解如何将不同的组件组合成一个整体是关键。这个过程涉及到选择合适的硬件配置，以及规划网络架构，以确保高效地进行数据处理和模型训练。此外，还要考虑到未来可能出现的问题，并提前规划扩展性。
3. 安全性考量
随着AI技术的发展，它们越来越常被用于敏感领域，如金融交易、医疗诊断等。在这些领域中，保证数据隐私和防止恶意攻击尤为重要。这意味着作为AI系统设计师，你还需要掌握一些网络安全原则，比如加密技术、访问控制策略，以及对潜在漏洞进行测试和修复。
4. 数据管理与存储
一个人工智能项目最宝贵的是其所需的大量数据。在这里，你必须学会如何有效地收集、清洗并存储这些数据。此外，还要能利用数据库管理工具优化性能，并确保高效地检索必要信息。
5. 用户体验(UX)与用户界面(UI)
尽管我们主要讨论的是后端逻辑，但对于任何成功的人工智能产品而言，其用户界面不可忽视。良好的用户体验可以提高使用者的满意度，同时减少误操作，从而降低风险。如果你有UI/UX设计背景，那么这将是一个巨大的优势，因为它能够帮助你更好地理解你的目标受众，并根据他们的需求调整你的产品。
结语：
通过以上内容，可以看出成为一名优秀的人工intelligence AI system designer并不简单，它要求你拥有跨学科知识体系，即从传统计算机科学到新的深度学习框架，再到安全性问题以及最后是用户体验的一系列技能。在这个不断变化且竞争激烈的世界里，只有具备足够多维度能力的人才能够应对各种挑战，为社会带来积极变革。
