在当今这个快速发展的科技时代，人工智能（AI）已经成为各行各业不可或缺的一部分。想要做一名优秀的人工智能从业者，首先需要明确自己要学习哪些专业知识。这不仅包括传统的计算机科学和数学，还涉及到数据分析、机器学习、深度学习等多个领域。以下是做人工智能需要学什么专业的六个关键点：

计算机科学基础

作为人工智能的技术支撑，计算机科学提供了实现算法和模型运行所需的硬件环境和软件工具。因此，对于任何希望从事AI相关工作的人来说，都必须掌握扎实的计算机科学基础。这包括但不限于操作系统、网络编程、数据库管理以及软件工程等。

编程能力

编程是构建和优化AI系统最直接的手段。程序员通过编写代码来设计并实现复杂算法，这些算法通常涉及到图像识别、大数据处理甚至是自然语言处理等高级功能。在这一点上，不同类型的人工智能可能需要不同的编程技能，比如Python对于大多数任务来说是一个理想选择，但是在特定场景下，如嵌入式系统开发，C++或者其他低级语言可能更为合适。

数学理论

数学作为人工智能研究中不可或缺的一部分，它为理解如何让计算机进行推理提供了强有力的理论基础。不管是在概率论与统计学还是线性代数、微积分这些领域，都可以帮助你更好地理解各种复杂模型背后的原理，从而提高自己的AI项目成功率。

数据结构与算法

在解决实际问题时，无论是通过何种方式获取信息，最终都将以数据形式存在。而有效地存储这些数据，以及对其进行检索和分析，则依赖于精良的数据结构设计。此外，即使有了丰富且准确无误的地理位置信息，如果没有高效且正确执行任务所需步骤（即经典意义上的“algorithm”），那么整个过程也会变得无比困难，因此两者都是不可或缺的一环。

机器学习与深度学习

由于现有的技术限制，大量的问题仍然无法用简单规则来描述，而这正是现代AI最大的挑战之一。在这种情况下，我们就需要引入一种能够自我改进并逐渐提高性能的手段：这就是我们今天所说的“machine learning”。它允许我们的设备根据它们收集到的经验自动调整行为，并随着时间不断提升结果。而深层次神经网络则是一种特殊类型的心智模拟方法，它可以模仿人类的大脑功能，从而在图像识别、大规模语音转录等方面表现出惊人的效果。

人文社科背景知识

虽然前述提到的技术细节至关重要，但对于一个完整的人类社会来说，没有文化意识感知也是不足之处。在实际应用中，要考虑到道德伦理问题，因为如果没有足够的心灵觉悟，就很难预见自己的创造物可能带来的后果。例如，在医疗领域中的决策支持系统，或在金融市场中的交易策略都应该被赋予一定程度的情感因素，以保证用户体验同时满足社会责任要求。

总结一下，上述五个重点表明了成为一名合格的人工智能从业者的必要条件。如果你对未来充满激情，并渴望加入改变世界游戏，那么现在就开始你的探索之旅吧！