在人工智能（AI）领域，算法设计和应用是两个紧密相连的概念。任何想要成为一名成功的人工智能工程师或研究人员，都必须对这两个方面有深刻的理解和掌握。

首先，我们需要回顾一下什么是人工智能。简单来说，人工智能就是使机器执行通常需要人类智能来完成的任务，比如识别图像、语音处理、决策制定等。这些任务背后都依赖于复杂的计算模型，这些模型被称为算法。

算法可以看作是一套指令，它指导计算机如何处理输入数据，以产生输出结果。在AI领域，这些指令不仅要能够准确地完成特定的任务，还要具备学习能力，即能根据不断获得的新信息进行优化，从而提高其性能。

接下来，让我们探讨一下做人工智能需要学什么专业。这是一个非常广泛的问题，因为AI涉及多个学科，如数学、计算机科学、统计学以及心理学等。但是，无论选择哪个专业，最终都将会涉及到编程和算法设计。

对于数学专业背景的人来说，他们已经拥有了一定的逻辑思维能力和抽象推理能力，这对于构建复杂的数学模型至关重要。而编程则是实现这些模型并将它们转化为实际操作步骤的一个工具。因此，对于那些希望从事AI开发工作的人来说，至少有一门编程语言作为必修课是不足够的，他们还应该掌握多种不同的编程语言，以适应不同类型的问题解决需求。

除了核心技能之外，对于想进入这个行业的人来说，也应当了解数据分析的一些基本原理。在现代AI中，大量数据用于训练模型，因此能够有效地收集、存储和分析数据是一个关键技能。此外，对未来趋势也有所预见，比如神经网络技术目前正处于一个快速发展阶段，但未来的趋势可能会变化，所以学习者应当保持灵活性，不断更新自己的知识库以适应新的挑战。

回到我们最初提出的问题：在考虑到上述内容之后，我们是否仍然认为“做人工智能需要学什么专业”？答案显然不是简单的一种专业，而是一个包含了多种技能组合，其中包括但不限于以下几个方面：

编程能力：这是基础，但也最为重要，没有良好的编码技巧，就无法实现任何复杂功能。

算法理论：理解各种排序方法、高级搜索策略以及优化问题解决方案。

数据结构：熟悉链表、二叉树、三角形树等结构，以及如何高效地操作这些结构。

机器学习/深度学习理论：这是在今天许多应用中占据中心位置的地位。

人类认知与行为科学：了解人类思想过程，可以帮助创建更符合用户期望功能性的系统。

综合思维与创新意识：面对不断变化的情况，要能独立思考，并找到创新的解决方案。

工作坊经验与项目管理能力：通过实践来加强理论知识，并学会团队协作精神。

综上所述，在探索“做人工智能需要学什么专业”的问题时，我们发现没有固定的答案，而是一系列跨越各个领域且互相关联的事项。在这个高速发展且持续变革中的世界里，只有不断更新自己知识库，同时培养出综合素质人才才能在竞争激烈的人口大国中脱颖而出。