在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是研究计算机如何理解和生成人类语言的分支。它涉及到多个子领域，如语音识别、情感分析、信息检索等。作为一名追求人工智能梦想的人们，想要成为一名出色的NLP工程师，就必须深入学习相关专业知识。

首先，对于做人工智能来说，最基础的专业就是计算机科学与软件工程。这两个学科是构建和维护复杂系统的基石，它们提供了编程技能、数据结构、算法设计以及软件开发过程等重要知识点。这些技能对于构建能够理解并响应复杂指令的AI模型至关重要。

其次，数学功底也是不可或缺的一部分。无论是统计学还是线性代数，无论是概率论还是优化理论，都对AI研究至关重要。在进行数据分析时，我们需要运用统计方法来发现模式，并且通过数学模型来预测结果。而线性代数则帮助我们更好地理解矩阵运算，这对于图像识别和文本分类都是必要条件。

除了数学之外，还有一种极为关键的工具——编程语言。在这个快速发展的世界里，有很多不同的编程语言可以用于AI开发，其中Python被广泛认为是一种理想选择。不仅因为它简洁易读，而且还有大量高效强大的库，比如TensorFlow和Keras，可以加速我们的工作进度。

然而，如果只是停留在这些基本技能上还远远不够。为了真正掌握人工智能领域中的核心技术，我们还需要深入学习机器学习（ML）及其子集：深度学习（DL）。这两者分别解决了如何让一个系统从数据中“学习”而不是被硬编码，以及如何利用神经网络提高性能的问题。

如果你打算专注于特定的应用，你可能还会需要其他专业知识，比如生物医学信号处理或者金融市场分析。如果你正在寻找一个具体项目的话题，那么了解这一点非常有用，因为它们通常涉及到特定的行业挑战或需求。

此外，不可忽视的是伦理问题。一旦你的创造物开始影响现实生活，你就不得不面对伦理决策。你可能需要了解法律框架，以及社会责任原则，这些都将成为未来科技发展中越来越重要的一部分。此外，与公众沟通能力也变得尤为关键，因为他们要解释你的工作给非专业人员听，而不只是技术专家。

总之，要做出一位成功的人工智能工程师，不仅要精通各种相关技术，更要不断更新自己的知识储备，同时保持开放的心态，以适应不断变化的人工智能界景观。如果你真的热爱这个领域，并愿意投身其中，那么这绝对是一个令人兴奋且充满未知探索性的旅程。但记住，在这个旅途上，每一步都要求我们更加谨慎思考，为何以及怎样使用我们的力量去塑造未来世界。