编程与数据科学：人工智能研究的双刃剑

在这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为各行各业不可或缺的一部分。想要涉足这个领域，不仅要有强大的技术背景，更需要不断学习和适应新知识。以下是做人工智能需要学什么专业的一些关键点：

计算机科学基础

计算机科学是构建现代计算机系统的基石，它为开发者提供了理解计算问题和设计解决方案所需的理论框架。学习计算机科学不仅包括了解基本算法、数据结构，还包括对操作系统、网络以及数据库管理系统等组件的深入理解。这对于后续的人工智能应用开发至关重要，因为它为AI提供了可靠、高效运行的底层支持。

机器学习与统计学

作为人工智能的一个核心分支，机器学习允许我们通过数据分析来训练模型，使它们能够自动识别模式并做出预测。在这一过程中，统计学提供了有效地处理和分析大规模数据集所需的手段。不论是在自然语言处理、图像识别还是推荐系统中，都会大量运用到统计方法，以确保模型输出准确性。

深度学习

深度学习是当前AI研究中的一个热门话题，它利用神经网络模仿人类的大脑工作方式，从而实现更高级别的情感理解、视觉识别等复杂任务。在深度学习中，我们可以使用各种工具，如TensorFlow或者PyTorch来构建复杂的模型，并通过迭代优化参数以提高性能。

人工智能伦理与社会影响

随着AI技术日益成熟，其在社会中的应用也越来越广泛，这就引发了一系列关于隐私保护、责任归属以及可能带来的社会变革的问题。因此，对于从事这项工作的人来说，了解这些伦理议题，以及如何在设计时考虑用户利益，是非常重要的事情。

数据库管理与存储解决方案

随着数据量日益增多，对存储和检索能力要求也变得更加严格。这就意味着除了掌握传统数据库管理之外，还需要了解云端存储服务及其安全策略，以及如何高效地将海量信息整合到AI模型中进行分析。

操作系统与硬件知识

最后，但同样重要的是操作系统和硬件知识。在实际部署上，可以看到很多时候都不是软件本身的问题，而是由于底层硬件限制导致性能瓶颈。而且，在某些情况下，比如边缘计算场景，更好的硬件配置可以极大提升AI模型运行速度及资源利用率。