人工智能（AI）是一个涉及多学科的复杂领域，它融合了计算机科学、数学、统计学以及认知科学等众多领域。想要成为一名AI专家，不仅要有扎实的技术基础，还需要具备丰富的知识背景和跨学科的思维能力。在这个快速发展的时代，了解哪些专业是做AI所需，成了许多年轻人的关注点。

首先，我们来看一下具体需要学习哪些专业。对于初入门的人来说，可以从以下几个方面着手：

计算机科学：这是最基础也是最重要的一环。掌握计算机编程语言，如Python、Java等，以及数据结构和算法，是实现AI系统核心功能不可或缺的一部分。

数学：数学是理解并推动任何形式复杂系统前进的关键工具。线性代数、概率论和统计学尤为重要，因为它们为理解机器学习模型提供了理论框架。

统计学：统计方法用于处理大规模数据集，并从中提取有价值信息，这对于构建可靠的人工智能模型至关重要。

机器学习与深度学习：这两者是现代AI研究中的热点话题，涉及到如何让计算机通过数据自动识别模式并进行预测或决策。

人类行为与心理：为了更好地理解人类行为和决策过程，了解心理学知识可以帮助开发更加自然交互的人工智能产品。

数据库管理与存储解决方案：随着大数据时代到来，大量数据产生，每个步骤都需要高效地存储和管理，以确保对这些宝贵资源进行精准分析和应用。

安全性问题：由于个人隐私保护成为全球性的议题，对于设计安全且隐私保护严格的人工智能产品而言，安全性问题变得越发突出。

法律法规遵循性教育：随着技术不断进步，与之相关联的法律法规也在不断演变，因此了解这些变化对于避免潜在风险至关重要。

社会影响分析与伦理思考：人工智能对社会带来的影响可能既积极又消极，因此学会如何评估这一技术带来的长远后果，并考虑其道德层面，也是非常关键的一个课题内容之一。这包括但不限于工作岗位转移、隐私权保护以及公平正义等方面的问题探讨。

实验室经验与项目实践能力培养: 理论知识固然重要，但实际操作经验同样不可或缺。在大学期间参与项目或者加入一些开源社区能够锻炼学生们解决实际问题的手段，从而加强理论联系实际，为将来的职业生涯打下坚实基础。此外，在行业内获得指导师傅般的小伙伴，也能帮助你更快成长，同时也能增强你的社交技能，这在未来的职业道路上无疑是一笔宝贵财富。

11.Financial Management: 在某些情况下，如果你希望进入金融科技行业，那么关于金融市场及其运作原则的知识将变得尤为必要。这意味着你还应该接受一定程度上的经济课程，比如宏观经济学、微观经济学等。

12.Cross-disciplinary collaboration skills: AI不是一个孤立存在的事物，而是在不同的领域之间建立起桥梁连接起来形成的一个整体。你应该学会如何有效地沟通你的想法，与来自不同背景的人合作，将不同视角融合到你的工作中去，使得每个团队成员都能发挥自己的优势，从而共同创造出最佳结果。

13.Life-long learning mindset: 最后，无论选择哪种路径，都必须保持一种终身学习的心态，因为新技术、新概念、新工具总是在不断涌现出来，而且它们往往彼此相互作用，相互促进。你必须准备好持续更新自己的技能库，以适应未来日益变化的情况。而且，即使目前没有直接涉及到的字段，你也要知道它背后的逻辑，这样才能更好的把握未来趋势，并顺应时代发展需求。

总结来说，要成为一名成功的人工智能专家，不仅仅要掌握特定的专业技能，还要拥有广泛且深厚的地球文明智慧——跨越多个领域，将其融汇贯通，从而能够洞察未知之谜，用心灵触摸星辰。如果说现在就开始规划未来的话，那么不要犹豫，一直向前吧！