人工智能（AI）技术的发展速度极快，它已经渗透到了各个行业和领域。为了应对这一挑战，不同的公司和组织都在寻找具备相关技能的人才。然而，对于那些想要成为人工智能从业者的求职者来说，他们可能会问一个问题：做人工智能需要学什么专业？而且，在这个快速变化的行业中，拥有哪些特定的编程语言或工具经验尤为关键？

首先，让我们来回顾一下成为一名AI工程师所需的一些基本知识。计算机科学是进入AI领域的一个门户，其核心包括算法、数据结构、软件工程以及计算理论等方面。在选择学习路径时，学生应该考虑自己对这些基础概念的兴趣程度，以及它们如何与自己的职业目标相结合。

除了计算机科学之外，数学也是非常重要的一环，因为它为数据分析提供了强大的工具。这意味着深入了解统计学、线性代数以及概率论等课程将极大地提升你在处理复杂数据集时的能力。

此外，对于希望专注于某个具体分支的人来说，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉或者机器学习，还需要深入研究该领域内最流行的框架和库，比如TensorFlow, PyTorch, Keras或者OpenCV。掌握这些工具可以帮助你更快地开始项目，并提高工作效率。

当然，有一些编程语言被认为比其他更适合开发人工智能应用程序，如Python，它因其简单易读且广泛使用而受到青睐。而C++则因为其高性能，被用于构建实时系统，比如自动驾驶汽车中的算法。

然而，这并不是说其他编程语言不重要。例如，在金融服务行业中，Java是一种常见的选择，而JavaScript则是在Web开发中不可或缺的一部分。如果你的职业目标涉及到Web应用程序，那么熟悉React.js, Angular或者Vue.js将是一个明智之举。

此外，与硬件相关的知识也变得越来越重要，因为随着物联网设备数量不断增长，我们需要能够设计能够有效管理这些设备的大型分布式系统。此类任务通常涉及到嵌入式系统设计和网络通信协议，因此掌握C, C++, Java等语言，以及Rust如果可能，是必要条件之一。

最后，但绝非最不重要的是软技能——团队合作、沟通技巧以及解决问题能力。这些建立起成功职业生涯基础，可以使得一个新手工程师迅速融入团队并产生价值，无论他/她是否精通最新科技趋势。

综上所述，要想成功成为一名人工智能从业者，你不仅要具备扎实的人工智能理论知识，还要根据自己的兴趣和职业规划选择合适专业，并不断更新你的技能以适应市场需求。在这个充满变革与创新的大环境下，只有持续学习并保持灵活性的个人才能在竞争激烈的人工智能产业中脱颖而出。