在人工智能（AI）技术迅速发展的今天，越来越多的人对其产生了浓厚兴趣，希望能够参与到这个前沿科技领域中。但是，对于如何成为一名合格的AI工程师，并且掌握所需知识，这些新手往往感到迷茫。要想成功地转型为AI工程师，不仅仅需要学习一些专业知识，还需要具备一定的技能和经验。

首先，我们必须明确一点：做人工智能需要学什么专业？这并不是一个简单的问题，因为人工智能是一个广泛而复杂的领域，它涉及到计算机科学、数学、统计学、心理学等多个学科。因此，如果你想要成为一名AI专家，你应该选择那些与人工智能紧密相关的专业。

计算机科学

计算机科学是构建和理解计算系统的一门基础科学，它直接关系到编程语言、算法设计以及软件开发等关键问题。作为一个人工智能工程师，你将大量使用编程语言如Python或R来实现你的项目。此外，深入了解数据结构和算法是至关重要的，因为它们决定了程序运行效率和准确性。如果你有志于从事自然语言处理（NLP）、图像识别或者机器学习等具体方向，那么掌握数据库管理系统（DBMS）也是必不可少的。

数学

数学不仅是物理世界描述工具，也是逻辑推理和抽象思维能力培养的手段。在数据分析中，统计理论尤其重要，而在神经网络模型中，就更依赖于线性代数、高级微积分，以及概率论。这意味着，要想进行有效的人工智能研究与应用，你至少要达到大学水平上的数学课程标准。

统计学

随着大数据时代的大量信息涌现出，大数据分析变得更加重要。统计方法可以帮助我们从海量数据中提取有价值信息，从而支持决策制定。对于许多涉及预测模型或分类任务的人工智能项目来说，都会利用统计工具，如回归分析或时间序列分析。

心理学

虽然直接操作代码可能看起来很吸引，但理解人类行为模式同样重要。这包括认知心理学，即人们如何思考，以及社会心理学，即人们如何相互作用。这两者都对创建能够模拟人类交流方式的人类-计算机交互界面至关重要，比如聊天机器人这样的应用场景。

除了上述专业基础之外，还有一些软技能也非常关键：

问题解决能力

作为一名AI工程师，你将遇到各种各样的挑战，无论是在代码调试还是在处理复杂问题时。你必须具备强大的解决问题能力，以便能够应对这些困难情况并找到创造性的解决方案。

团队合作精神

尽管个人努力很重要，但很多项目都是团队协作完成。你应该能够有效地沟通你的想法，与他人共同工作，并且尊重不同的意见以促进创新过程中的协作与集体智慧发挥作用。

持续学习欲望

由于技术快速发展，一旦停止学习就容易被落后。一位优秀的人工智能工程师应当不断更新自己的知识库，以适应不断变化的情境，同时保持对新技术、新工具以及最新研究成果持续探索的心态。

总结一下，在进入这一高科技行业之前，最好的建议就是尽快开始吧！不要害怕犯错，每一次尝试都是一次宝贵的学习机会。不断练习编码技巧，加深对基本概念理解，扩展视野去接触不同领域内人的经验分享，这样才能真正把握起这个充满无限可能但也充满挑战的大门，让自己成为下一个改变世界的人物之一。