人工智能开发与应用专业AI系统设计与机器学习
1. 人工智能的兴起与需求
随着人工智能技术的飞速发展，它已经渗透到我们的生活中，影响着我们工作、学习和娱乐等各个方面。从自动驾驶汽车到医疗诊断，从语音助手到图像识别，每一个领域都在寻求利用人工智能来提高效率和解决复杂问题。因此，对于想要涉足这片红土的人来说，首问之策自然是“做人工智能需要学什么专业？”
2. 计算机科学：AI开发的基石
计算机科学作为人工智能研究和应用的基础，是所有AI工程师必须掌握的一个核心专业。它包括编程语言、数据结构、算法理论以及操作系统等内容。没有扎实的计算机科学知识，就无法理解AI背后的逻辑，也无法设计出高效运行的人工智能模型。
3. 信息与通信工程：数据传输与处理
信息与通信工程不仅仅关注如何将信息快速准确地发送给接收者，还涉及大量关于数据处理和存储的问题。在人工智能领域，这些技能尤为重要，因为它们决定了AI能否有效地获取并分析所需的大量数据。此外，网络安全也是这个领域的一大挑战，因为个人隐私和数据安全成为了全球性的议题。
4. 数学：解析问题与优化算法
数学不仅是物理世界描述工具，更是解决复杂问题的强大武器。在深度学习中，线性代数、概率论、统计学以及微积分等数学概念至关重要。而且，与其它多个科目的交叉融合，使得数学成为跨界合作不可或缺的一环。
5. 数据库管理系统：存储&查询巨无霸
数据库管理系统（DBMS）对于任何追求构建可扩展、高效的人工智能模型的人来说都是必备知识。了解如何设计数据库架构，以及如何使用SQL进行高效查询，都对分析海量数据至关重要。这也意味着了解数据库性能优化技巧非常关键，以便能够在短时间内处理大量请求。
6. 心理学&社会学：理解人类行为
最后，但同样重要的是心理学和社会学。这两个领域帮助我们更好地理解人类行为模式，从而能够让我们的AI更贴近真实世界中的用户需求。不断进步的人类社会要求更加灵活适应性的AI产品，而这些产品则依赖于对人类行为规律深刻洞察力的研究。
综上所述，在今天这个充满变革气息的时代，要想成功地参与到人工智能这一前沿科技领域，你就不得不面对这样一个现实——做人工 intelligence 需要你具备多种各样的专业知识。而只有当这些不同部分结合起来形成一张完整的地图时，你才能真正意义上踏上这条探索未知而又充满挑战的事业旅程。