人工智能工程师需要掌握哪些工具和平台
在我们探讨人工智能工程师所需的工具和平台之前，让我们首先回顾一下“做人工智能需要学什么专业”的重要性。人们通常认为，为了成为一名优秀的人工智能工程师，你需要具备一定的数学、统计学、计算机科学背景，并且对数据分析有深刻理解。然而，这仅仅是起点。
人工智能基础：编程语言与算法
作为人工智能领域中不可或缺的一环，编程语言和算法构成了AI系统的核心。在这方面，Python被广泛认为是最适合初学者的选择。它简洁直观且易于学习，同时拥有强大的标准库支持，可以直接用于数据分析、机器学习以及深度学习等多个层面。此外，Java也常被使用在企业级应用程序开发中，它提供了稳定性和可维护性，对于大型项目来说是一个理想之选。
数据处理与存储：Hadoop & Spark
随着数据量的爆炸式增长，我们需要高效地处理这些海量数据。这就是Hadoop家族（包括HDFS, MapReduce）以及Apache Spark发挥作用的地方。它们通过分布式计算技术，使得复杂的大规模数据集能够快速地进行读取、写入及分析。
机器学习框架：TensorFlow, PyTorch, Keras
对于机器学习模型来说，最好的朋友莫过于 TensorFlow 和 PyTorch 了。TensorFlow 是 Google 开源的一个流行框架，它以其灵活性、高性能而受到广泛欢迎。而 PyTorch 则以其动态计算图特性，在神经网络设计上更加灵活，有助于快速原型化。此外，由Keras推出的Deep Learning API，更是让新手可以轻松实现复杂模型，而无需深入了解底层细节。
深度学习库：Caffe, MXNet
除了上述主要框架，还有一些专注于特定任务或提供特定功能的深度学习库，如 Caffe 专注图像识别任务，以及 MXNet 提供跨设备训练能力等。
数据可视化工具：Matplotlib, Seaborn, Plotly
如何将复杂的数值信息转换成清晰易懂的视觉形态，是一个关键问题。在这个过程中，Matplotlib 作为 Python 中最著名也是最通用的绘图库扮演着核心角色，而 Seaborn 在此基础上增加了更丰富美观的地图和直方图制作能力；Plotly 则允许创建交互式3D绘制，为研究者提供了更多沉浸式体验。
AI服务平台：AWS SageMaker, Azure Machine Learning Studio
随着云计算技术不断进步，现在已经有许多基于云端的人工智能服务平台出现，比如 AWS 的SageMaker 和微软Azure上的Machine Learning Studio。这类服务使得用户不必担心硬件成本，也能获得相应的大规模资源，以便进行更复杂、大规模的人工智能实验室工作。
总结：
在回答“做人工智能需要学什么专业”时，我们不能忽略这些工具和平台对实际应用至关重要性的问题。如果想要真正掌握AI领域，不仅要有扎实理论知识，更要不断实践并熟悉各种实际操作中的各种软件工具。在未来的发展趋势下，无论你选择从事哪种类型的人工智能工作，这些技能都将是不可或缺的一部分，从而帮助你成为这一前沿科技领域中的佼佼者。