想成为人工智能的“大牛”，你需要从选择合适的专业开始。首先，我们来看看做人工智能到底需要学些什么。

1. 计算机科学基础

作为人工智能领域的核心，计算机科学提供了数据结构、算法、软件工程和数据库管理等基础知识，这些都是AI开发过程中不可或缺的一部分。你可以选择计算机科学本科生或者相关专业，如信息技术、网络工程等。

2. 数学能力

数学是AI研究中的另一个关键点。尤其是在统计学和概率论方面，你需要对这些概念有深刻的理解，以便处理复杂数据集并进行模型训练。优先考虑学习线性代数、微积分和随机过程。

3. 编程技能

编程是实现AI模型最直接的手段，无论是使用Python（如TensorFlow, Keras），还是R（如caret, dplyr），都需要具备良好的编程能力。你应该学会如何高效地解决问题，并能够将理论应用到实际项目中去。

4. 数据分析与可视化

在处理大规模数据时，掌握有效的数据分析方法至关重要。这包括了解常见统计测试，以及如何用图表展示结果以便于理解。此外，熟悉某些特定的工具，比如Excel, R Studio 或 Tableau，将极大提高你的工作效率。

5. 人工智能框架与库

了解当前流行的人工智能框架，如TensorFlow, PyTorch或Caffe，可以帮助你更快地进入这个领域。同时，对于特定任务来说，一些专门设计的人工智能库也非常有用，比如OpenCV用于计算机视觉任务。

6. machine learning & deep learning实践经验

通过实践来提升自己的machine learning 和deep learning技能，这对于任何想要成为AI行业一员的人来说都是必要的。不断尝试不同的技术和算法，不仅能增强你的专业知识，还能让你在面试时脱颖而出。

如果你已经决定要加入这条路，那么现在就行动起来吧！无论是上大学还是自我教育，都不要放过任何机会去提高自己。在这个不断发展变化的大环境下，只有不断学习才能保持领先一步。而且记住，每个人的道路都不一样，所以找到最适合自己的方式，也许就是成功的一半。