在探讨“做人工智能需要学什么专业”时，一个关键的方面是了解与之相关的技术和工具。这些技术不仅包括基础知识如编程语言、数据结构等，还包括高级技能如深度学习框架、机器学习库以及特定领域的专用软件。
编程语言
作为人工智能领域核心的一部分，编程语言是构建AI系统不可或缺的一环。Python是一种流行且广泛使用的人工智能开发语言，它提供了丰富的库和框架，如NumPy、Pandas用于数据处理，以及TensorFlow、Keras用于神经网络。在Python之外，其他编程语言也被用来实现AI算法，如Java用于大型企业应用程序，并通过Weka提供机器学习库；R则主要用于统计分析并结合caret包进行机器学习任务。
数据科学与工程
随着大数据时代的到来，数据科学与工程成为理解复杂问题并驱动决策过程中的关键能力。这个领域涉及对大量数据进行收集、存储、大规模处理和分析，这通常涉及SQL数据库管理系统（DBMS）如MySQL, PostgreSQL, Oracle; 并且利用Hadoop生态系统中的大规模分布式计算平台（MapReduce）、Spark框架。此外，对于更为复杂的问题，可以使用像Dask这样的内存优化工具或GPU加速工具如NVIDIA cuML。
深度学习框架
深度学习是一个非常重要的人工智能分支，它模仿人类大脑中的神经网络，以解决图像识别、语音识别等复杂问题。这通常涉及到选择合适的深度学习框架，如TensorFlow（由Google开源）、PyTorch（Facebook开源），或者MXNet（由Amazon推出）。这些框架支持自动微分以便快速地导出梯度，这对于训练复杂模型至关重要。此外，还有Caffe和CNTK等专注于性能优化的选项。
机器学习库
除了深入研究单一算法，许多实践者依赖现成的高级库来简化实现过程。例如scikit-learn是一个著名的人类可访问性强且功能齐全的Python包，它提供了多种常见分类器/回归器及其参数调优方法。XGBoost则特别擅长树木基于梯度提升方法，而LightGBM则专注于快速执行。
特定领域软件
有些行业拥有自己的独特需求，比如自然语言处理(NLP)或计算机视觉(CV)，这两者都需要特殊设计的人工智能解决方案。大型公司可能会采用自己开发或购买预先构建好的解决方案，但初创公司往往会倾向于利用社区贡献过来的开源项目，如Spacy(一种针对NLP设计得更加轻量级而灵活)、OpenCV(面向CV), 或者Hugging Face Transformers(包含众多预训练模型)。
总结来说，从编码到模型训练，每个步骤都要求具备不同的技能集合。而要成为一名成功的人工智能工程师，你必须不断更新你的技能栈，同时保持适应新技术变化的心态，以满足日益增长需求下的挑战。
