在人工智能的浪潮中，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）两大领域正变得越来越重要。它们不仅是人工智能研究的热点，也是各行各业应用最广泛的技术之一。那么，想要涉足这两个领域，做人工智能需要学什么专业呢？
1. 理解NLP与CV
1.1 NLP简介
自然语言处理是指计算机科学、认知科学和人类学等多个学科交叉融合的一门科学，它旨在使计算机能够理解和利用人类用以沟通的自然语言。这包括但不限于语音识别、文本分析、情感分析以及对话系统等。
1.2 CV简介
计算机视觉则是专注于让电脑像人类一样看待图像或视频内容。它涉及到图像分割、对象检测、场景理解以及动态物体跟踪等任务。在日常生活中，从自动驾驶汽车到医学成像，都离不开这些技术。
2. 学习路径选择
2.1 计算机科学基础
任何希望深入学习NLP或CV的人都必须首先掌握扎实的编程技能，以及对数据结构和算法有深刻理解。此外，对操作系统、高级编程概念（如面向对象编程）、数据库管理系统知识也非常重要。
2.2 数学支持性课程
数学作为AI研究中的基石，不可或缺。线性代数、中级概率论和统计学，以及微积分对于构建复杂模型至关重要。
3. 实践能力提升
3.1 开发工具熟练度提升
熟悉各种开发工具，如TensorFlow, PyTorch, Keras 等Deep Learning框架，这些都是实现AI模型必不可少的工具。
3.2 数据集使用经验积累
了解如何从网上获取数据集，并且能够有效地清洗并预处理数据，是提高模型性能的一个关键步骤。此外，还要学会如何构建自己的数据集，以适应特定的应用场景。
4. 深入领域知识探究
4.1 NLP核心概念学习：
句子表示：词袋表示(Bag-of-Words)、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)。
模型训练：词嵌入(word embedding)，如Word2Vec/GloVe。
解释性方法：序列标注(sequence tagging)、命名实体识别(name entity recognition)。
4.2 CV核心概念学习：
图像增强/变换: 对比度调整、高斯模糊等。
特征提取: SIFT/SURF/HOG/LBP等空间域特征；CNN(卷积神经网络)用于频域特征提取。
分类器设计: SVM/KNN/决策树随后的分类器进行图像分类任务。
结论：
做人工智能需要具备跨学科知识背景，同时还需不断追求新技术、新方法。当你决定投身于这个充满挑战与乐趣的人生旅途时，你将发现自己不仅要成为一个专业人才，更要成为一名永远保持好奇心和持续学习精神的人才。
