关于AI应用的专业选择，结合权威信息整理如下：

一、核心基础类

计算机科学与技术

覆盖编程语言（Python/C++）、数据结构、算法设计等核心课程，是AI领域最传统且基础的专业，为后续学习提供理论支撑。

人工智能专业

专注AI基础理论、算法设计及应用开发，适合希望系统学习AI核心知识的从业者。

数据科学与大数据技术

培养数据采集、存储、处理及分析能力，为AI模型提供数据基础，尤其适合数据驱动型AI应用。

二、交叉融合类

电子信息工程

涵盖信号处理、通信原理等，为AI硬件开发（如传感器、智能设备）提供支持。

自动化与机器人工程

结合自动控制理论、传感器技术及计算机科学，适用于智能控制、机器人设计与应用。

数学与统计学

提供线性代数、概率论等数学工具，帮助理解AI算法原理及模型优化。

三、新兴方向类

机器学习与模式识别

专注机器学习算法（如深度学习）、模式识别及应用开发，是AI领域的核心分支。

自然语言处理（NLP）

处理语音识别、机器翻译等任务，适合开发智能对话系统及文本分析应用。

生物信息学

跨学科领域，结合生物学、计算机科学及统计学，适用于医疗健康、基因分析等AI应用。

四、其他相关类

软件工程 ：掌握软件开发流程，可参与AI系统集成与维护。

信息安全 ：保障AI系统数据安全，防范隐私泄露风险。

选择建议

技术型 优先选择计算机科学与技术、人工智能或数据科学与大数据技术；

硬件/系统方向 可考虑电子信息工程、自动化或机器人工程；

新兴领域 （如NLP、生物信息学）需结合具体兴趣和职业规划；

软件开发类岗位建议辅修数学与统计学。

建议结合自身兴趣、职业规划及高校课程设置综合选择，部分高校提供跨学科专业（如AI与机器学习），可灵活调整学习路径。