从零到英雄选择适合的专业来学习人工智能
在AI技术日益发展的今天，越来越多的人开始关注如何成为人工智能领域的专家。然而，面对如此广阔而复杂的领域，不少初学者感到迷茫——做人工智能需要学什么专业？这不仅是一个关于专业选择的问题，更是涉及了知识体系、技能培养和未来职业规划等多个层面。
1.1 人工智能基础知识
首先要明确的是，无论选择哪一个与人工智能相关的专业，都必须掌握一定的人工智能基础知识。这包括但不限于数据结构、算法设计、计算机系统原理等。在这些基础上，可以逐步深入到更高级别的人工智能课程，如机器学习、神经网络和深度学习等。
1.2 数据科学与统计学
数据是AI研究中的生命线，因此，对数据科学以及统计学有着深刻理解至关重要。通过学习概率论、数理统计和数据库管理系统，可以为后续对大规模数据进行分析和处理打下坚实基础。此外，对于自然语言处理（NLP）或者图像识别这样的特定应用场景，还需要具备足够的数学背景支持。
1.3 编程能力提升
编程能力是任何想要进入AI领域的人所必需的一项技能。Python作为当前最流行的人工智能开发语言，其强大的库如TensorFlow, Keras, PyTorch提供了极大的便利性，使得新手能够快速地构建并测试自己的模型。除了Python，还应了解其他编程语言，如C++或Java，以便在必要时能够实现性能敏感任务。
2.0 专门化方向探索
2.1 计算机科学与软件工程
计算机科学系学生通常会接触到各种编程语言，以及操作系统、网络通信等核心课程，这些都是构建AI系统不可或缺的一部分。而软件工程则可以帮助学生学会如何将项目迭代成实际可用的产品，从而提高其解决问题能力。
2.2 电子工程技术
对于那些对硬件设计感兴趣的人来说，电子工程技术可能是一个非常好的起点。不仅可以理解底层硬件原理，还能参与到嵌入式系统开发中去，这对于一些特定的应用，比如物联网设备或者自动驾驶车辆，是非常关键的。
2.3 数学与物理学
数学提供了一种抽象思维方式，有助于理解复杂现象，而物理学则为我们揭示世界运行规律，为很多现代科技创新奠定了理论基础。在某些情况下，即使是在非传统意义上的AI应用中，也依然会用到这些基本工具和方法进行思考和推导。
3.0 实践经验积累
理论知识只是开端，真正让你成为一名优秀AI研究者的，是实践经验积累。在学校期间，如果有机会参与科研项目或者hackathon，那么就能加速你的个人成长过程。而在工作中，也应该不断寻找机会，让自己的作品被部署出来，以此来验证自己所掌握技能是否切实可行，并且持续进步。
总结来说，要想成为一名合格的人工智能专家，就必须从根本上培养出扎实的计算机科学基础，同时结合具体行业需求，在数学统计、大数据分析以及编程方面取得突破；此外，与其他跨界领域相结合也是一条不错之路。此外，不断地获取真实世界的问题，并尝试解决它们，将会让你的理论知识更加丰富，你将更容易找到属于自己的那片天空。
