在当今这个信息爆炸、技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为许多科技企业和研究机构追求的热门领域。然而，想要进入这片充满机遇但也充满挑战的人工智能领域，我们首先需要了解做人工智能需要学习什么专业，以及这些专业涉及哪些关键知识点。

首先，关于“做人工智能需要学什么专业”，通常我们会想到计算机科学与技术、软件工程、信息科学等相关领域。但实际上，这些只是冰山一角。为了全面掌握AI领域内的知识和技能，我们还需深入探索以下几个方面：

数学基础：作为AI系统运行和学习过程中的基石，数学是不可或缺的一环。在这一部分，我们要精通统计学、优化理论以及线性代数等基础数学课程，并且对概率论有一定的理解，以便更好地处理数据分析任务。

编程能力：编程语言是连接算法与应用世界之间桥梁，它们决定了如何高效地实现算法。Python被广泛认为是初学者最好的起步语言，而Java和C++则常用于大型项目开发。掌握至少一种编程语言并熟练使用其库如TensorFlow或PyTorch，对于任何希望参与到AI研发中的个人来说都是必须具备的技能。

数据结构与算法：一个优秀的人工智能工程师不仅要懂得如何操作数据，还要知道如何设计有效的问题解决方案。这意味着你应该对各种排序方法、二叉树搜索以及图遍历等数据结构有深刻理解，并能够将它们灵活运用到实际问题中去。

机器学习与深度学习：这两个子集分别代表了AI技术发展的一个重要阶段，它们为现代计算机视觉、大规模自然语言处理以及其他自动化任务提供了可能。如果你想在这个行业里取得成功，你就必须对监督学习、无监督学习及其变体进行深入研究，同时熟悉神经网络模型构建及训练过程。

数据库管理：随着大数据时代的来临，大量原始数据不断涌现，因此能够高效存储并快速检索这些数据至关重要。从关系型数据库到NoSQL数据库，再到新兴的大规模分布式存储系统，如Hadoop或Spark，都值得我们加以关注和实践。

用户界面/交互设计（UI/UX）：虽然不是所有人工智能产品都要求具有吸引人的界面，但对于那些旨在提高用户体验或者直接通过用户界面来完成工作的人类-机器交互来说，这一点尤为重要。你可以考虑加入一些前端开发课程，以便更好地理解人类行为模式，并将其融入你的作品中去提升整体性能。

哲学思维: 在思考复杂问题时，比如伦理困境，如自主杀戮无害性的军事用途小型无人驾驶车辆是否可行，或是在医疗诊断中是否应该依赖由AI生成建议时，哲学思维能帮助我们识别出潜在风险并提出合理决策。此外，在推动社会变化之路上，也应考虑政策制定者的立场，从而促进公平正义共享各项资源带来的成果。

项目管理: 对于团队协作环境下的工作流程管理十分必要，因为项目范围日益扩大，一般情况下一个人无法单独完成所有任务。在此背景下，时间管理、沟通技巧以及团队协作能力变得非常关键。

9 传感器与硬件: 对于那些直接接触物理世界设备比如嵌入式系统，有助于让他们了解硬件层面的工作原理，从而更好地设计适合特定应用场景所需设备。

10 软件测试: 这个步骤对于确保软件质量至关重要，不管它多么先进，最终还是要经过严格测试才能投入生产使用

总结一下，要想真正成为一名合格的人工智能专家，就不仅仅局限于某一个具体专业，而是需要跨越多个领域，将它们结合起来形成自己的优势。这就是为什么说"做人工智能需要学什么专业"是一个开放性的问题，每个人的答案都会因其个人兴趣、目标不同而有所差异。不过，无论选择何种路径，都应当坚持持续学习，因为这是保持自己在竞争激烈的市场上的领先位置所必需的一环。在未来的职业生涯中，你会发现每一次新的挑战都伴随着新的机会，那正是在这个不断进化的地球上，为我们的生活创造价值的一个全新旅途。而现在，让我们一起踏上这段奇妙之旅吧！