在当今科技迅速发展的时代，人工智能（AI）已经成为一个不可或缺的研究领域。想要成为一名AI专家，首先需要了解做人工智能需要学什么专业。在这个过程中，我们将从基础算法到深度学习，以及构建知识架构进行探讨。

基础算法

虽然深度学习如今备受瞩目，但没有扎实的数学和计算机科学基础是无法理解复杂模型工作原理的。因此，对于想做人工智能的人来说，最好的起点是掌握以下几门基本课程：

编程：Python通常被认为是入门AI最好的语言之一，因为它简洁易读，并且有大量库支持数据分析和机器学习。

线性代数：这是机器学习中的基石，它涉及向量、矩阵运算以及正定性等概念。

概率论与统计学：理解随机事件、概率分布以及统计推断对于处理不确定性的问题至关重要。

计算理论与复杂性理论：这些课程可以帮助你理解计算能力的极限及其对现代信息技术产生影响。

深度学习

随着深度神经网络在图像识别、自然语言处理等领域取得显著成果，它们变得越来越受到重视。要进行深度学习，你还需要掌握以下技能：

神经网络框架: TensorFlow, PyTorch 等框架为开发者提供了实现复杂模型所需的大量工具和资源。

大数据处理: 在训练模型时，大量数据集会涉及到各种操作，如清洗、预处理和存储，这些都是大数据处理的一部分。

优化方法: 通过梯度下降法、Adam 算法等优化方法来提高模型性能，是必须要了解的话题。

实战案例

自动驾驶车辆

自动驾驶系统依赖强大的感知能力，包括摄像头检测障碍物，以此避免交通事故。这要求汽车制造商使用高级图像识别技术结合传感器信息，可以使用深层卷积神经网络（CNNs）来执行这项任务。

智能聊天机器人

聊天机器人的目标是在用户界面上模拟人类交流。它们使用自然语言处理（NLP）的技巧，如情感分析和意图识别，从而能够更好地应答用户询问。这也许会涉及到序列对齐模型或者循环神经网络（RNNs）。

个性化推荐系统

推荐系统旨在根据用户行为提供个性化内容，比如电影或音乐推荐。为了实现这一点，开发者可能会利用协同过滤或者基于内容的推荐策略，同时也可能引入一些复杂模式，如协同过滤+内容混合或因子分解共现矩阵完成相似商品匹配。

结语

如果你渴望成为一名顶尖的人工智能工程师，那么你的教育道路应该涵盖广泛但精准地培养相关技能。在选择专业时，要考虑学校是否有强大的科研团队，以及该校如何教授前沿技术。此外，不断更新自己的知识库以适应不断变化的人工智能领域也是非常必要的事情。如果你希望进一步探索某个具体方向，可以考虑获得硕士或博士学位，这将为你打开更多机会的大门。但无论走哪条路线，都请记住，只有持续努力并保持好奇心，你才能真正成为行业内的一员。