在这个信息爆炸的时代，技术日新月异，而人工智能（AI）作为未来科技发展的重要支柱，其影响力正在不断扩大。随着AI技术的不断进步和应用范围的逐渐拓宽，对于想要进入这一领域的人来说，了解哪些专业是必要的已经成为一个热门话题。本文将探讨成为一名合格的人工智能工程师或研究人员所需掌握的一些关键知识和技能。

首先，我们要明确的是，人工智能是一个跨学科领域，它融合了计算机科学、数学、统计学以及心理学等多个学科。因此，不同的人可能会有不同的专业背景，但无论如何，都需要具备扎实的编程基础和对数据处理能力。

编程语言与算法设计

编程语言是构建任何类型软件尤其是AI系统不可或缺的一部分。在这个过程中，最常用的编程语言包括Python、Java、C++等。这些语言不仅能够进行基本操作，还能用于开发复杂算法。这一点对于理解并实现各种高级计算任务至关重要，比如机器学习模型训练和神经网络架构设计。

机器学习与深度学习

为了让机器能够像人类一样学习，从经验中获得知识，这就需要运用到一种称为机器学习（ML）的技术。而深度学习（DL），作为一种特殊形式的ML，将数据输入到具有许多层次相互连接节点结构中的神经网络，以模拟人类大脑处理信息方式。此类方法已被广泛应用于图像识别、自然语言处理及语音识别等领域。

数据挖掘与分析

由于AI系统依赖大量数据来做出决策，因此对数据挖掘和分析技能非常看重。在这一点上，可以通过统计学课程来加强自己的理解，并学会如何有效地从海量数据中提取有价值信息，以及如何使用这些信息来改善模型性能。

计算理论与逻辑推理

理解计算理论可以帮助你更好地认识程序运行时发生的事情，从而提高代码质量。同时，逻辑推理能力也很关键，因为它涉及解决问题时确定性思维模式，即使是在面对非确定性的场景下也是如此，如在基于概率的情况下的决策制定中。

人工智能哲学与伦理

随着AI技术越发成熟，它们开始被赋予越来越多的情感行为甚至道德判断权利。这意味着我们必须考虑人们关于自动化决策的问题，如隐私保护、公平性以及责任归属等，这些都是人工智能哲学与伦理研究的一个重要组成部分。

系统思考及其应用

最后，对于真正想要成为一名优秀的人工智能专家来说，还需要具备系统思考能力。这是一种跨界综合分析问题以达到全局视角的手段，有助于创造新的解决方案并预见未来的趋势变化。

综上所述，无论选择何种路径，一位寻求进入人工智能行业的人都应该准备好迎接挑战，同时积极利用自己所拥有的资源——时间、金钱以及个人潜力去提升自身竞争力。记住，只要你愿意投入足够努力，你总能找到通往“从零到英雄”的道路。