在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能已经成为各行各业不可或缺的一部分。想要做人工智能，从事这项工作不仅需要极高的专业知识，还需要不断学习和适应新技术。那么，做人工智能需要学什么专业呢？我们来探讨一下。

计算机科学与技术

计算机科学与技术是研究计算机系统、软件、网络等方面的基础性学科，它是实现人工智能功能的重要支撑。在这个领域内，可以深入学习数据结构、算法设计、操作系统、高性能计算等内容，为后续的人工智能研究打下坚实基础。

信息安全

随着互联网技术的普及和应用范围不断扩大，数据安全问题日益凸显。作为对抗各种网络威胁和保护个人隐私所需的人才，一直被市场追捧。在攻克信息安全难题时，掌握密码学原理、网络攻击防御策略以及漏洞检测分析等技能，将为未来的人工智能项目带来保障。

数据科学与大数据

数据驱动决策已经成为现代企业运营的一个关键要素，而大数据则提供了前所未有的海量信息资源。了解如何从这些复杂多变的数据中提取有价值的信息，并将其转化为实际行动，是目前最迫切需求之一。这包括统计分析方法、数据库管理系统及其应用、大规模分布式处理工具（如Hadoop）等知识点。

人类语言理解与语音识别

自然语言处理（NLP）是一个涉及人类语言理解和生成过程中的交叉学科领域，其核心任务包括文本分类、情感分析以及语音识别。通过学习这一领域，可以帮助开发能够理解并回应用户意图或者解读文本含义的人工智能产品或服务。

机器学习与模式识别

在构建自动化解决方案时，使用有效的手段去发现隐藏在大量噪声之中的规律至关重要。这就是为什么机器学习成为了一个非常热门且实用性强的问题领域。而模式识别则是指利用特定的数学模型去描绘对象，使得自动分类变得可能，这两者结合起来，便能更好地提高AI系统对环境变化的适应能力。

人脸识别与生物特征认证

随着监控摄像头和身份验证设备数量增加，对于准确快速进行身份验证需求越发明显。此类应用通常依赖先进的人脸识别算法，以及生物特征认证技术，如指纹辨认、小号扫描等，这些都要求研究人员具备相关理论背景和工程实践经验，以满足社会对安全性的要求。

总结来说，要想成功进入人工智能行业，不仅要具备扎实的数学功底，还必须掌握一系列具体到业务场景甚至细分到具体行业的大量专业知识。此外，无论是在大学阶段还是职业生涯中，都应该持续更新自己的技能库，以跟上这一迅猛发展的话语潮流。