数据结构的基础
在探讨做人工智能需要学什么专业之前，我们首先要理解人工智能的核心之一——算法。其中，数据结构是构建和优化算法的基石。它涉及到如何存储和组织数据，以便高效地进行查询、排序和其他操作。对于想要成为一名人工智能工程师的人来说，掌握基本的数据结构如数组、链表、栈、队列等是必不可少的。此外，还需要学习更复杂的数据结构，如树（二叉树、三叉树）、图以及哈希表等。
机器学习算法的应用
除了数据结构之外，机器学习算法也是现代人工智能领域中非常重要的一部分。机器学习是一种统计方法，它允许计算机从经验中学习，而无需被明确编程。在这方面，有许多不同的算法可供选择，比如线性回归、逻辑回归、二分类问题中的支持向量机（SVM）以及聚类分析中的k-means等。这些建模技术可以用于各种任务，如图像识别、大规模文本处理以及推荐系统设计。
深度学习技术进阶
然而，对于更复杂的问题或特定领域，如自然语言处理或者视觉识别，深度学习技术变得尤为关键。在深度神经网络中，每个节点都可以看作是一个简单的小型神经元，它通过输入层接受信息，并且经过多次迭代后产生输出结果。这使得深度神经网络能够捕捉到高度抽象的事物特征，从而在许多实际应用中取得了令人印象深刻的成果。
自然语言处理：通往语音与文字之间桥梁
自然语言处理（NLP）则是将人类对话转换成计算机可理解格式的一个领域。在这个过程中，一些关键概念包括词汇分析（tokenization）、情感分析以及命名实体识别（NER）。这些技术不仅能帮助我们理解人类对话，也能让我们的设备更加贴近用户需求，比如聊天助手或者翻译软件。
数学理论：支撑整个AI体系
数学不仅仅是科学的一个工具，它也是一个强大的理论框架，为AI提供了坚实的地基。当我们研究AI时，无论是在建立模型还是优化它们时，都会遇到大量数学问题，这些问题通常涉及概率论、统计学甚至微积分。如果没有扎实的数学基础，我们无法有效地解决这些挑战性的问题。
跨学科知识：整合不同技能
最后，不同于传统工程或科学研究，人工智能研究往往要求跨学科合作，因为它涉及到了计算机科学、高级数学甚至哲学的问题。在此背景下，我们必须学会如何将来自不同背景的人才团结起来共同工作，同时也要不断更新自己的知识库以适应快速发展的人工智能世界。因此，当我们谈论做人工智能需要学什么专业时，不仅要关注具体技能，更应该关注全面的教育路径和持续终身学习的心态。
