学习人工智能（AI）时，选择专业需结合技术基础、应用方向和个人兴趣。以下是综合多个权威来源的推荐专业及选择建议：

一、直接相关核心专业

计算机科学与技术

覆盖编程语言（Python、C++）、数据结构、算法设计等基础，是AI的核心学科。

就业方向：算法工程师、数据分析师、机器学习工程师等。

数据科学与大数据技术

专注于数据采集、存储、处理与分析，掌握SQL、Hadoop、Spark等工具，为AI提供数据支持。

应用领域：金融风控、医疗诊断、智能交通等。

人工智能与机器学习

深入学习深度学习、强化学习、自然语言处理等算法，适合理论研究与实践开发。

职业前景：AI工程师、数据科学家、产品经理等。

二、AI赋能的交叉学科方向

生物医学与AI

结合生物学、医学影像分析、基因数据挖掘，应用于药物研发、疾病诊断等。

金融科技（FinTech）

量化交易、智能投顾、风险管理等，需掌握数学建模与算法优化。

教育科技（EdTech）

开发个性化学习系统、智能教育工具，提升教学效率。

法律与伦理

AI治理、数据隐私保护、算法公平性研究，适应技术快速发展带来的法律需求。

三、相关支撑专业

自动化与机器人工程

侧重机械设计、传感器技术、智能控制，适用于工业自动化、机器人研发等领域。

数学与统计学

提供线性代数、概率论、数值分析等基础，帮助理解算法原理与模型优化。

软件工程

负责将AI算法转化为可运行软件，需掌握系统设计、分布式计算等技能。

四、其他推荐方向

电子工程与自动化 ：硬件设计、信号处理，适用于嵌入式系统与机器人技术。

模式识别与智能系统 ：图像处理、语音识别，是AI的重要分支。

选择建议

技术导向 ：优先选择计算机科学、数据科学、人工智能专业。

行业需求 ：结合职业规划，如金融、医疗、教育等领域的专项技术方向。

复合型路径 ：考虑“AI+专业”组合，如AI+医疗、AI+金融等。

注意事项

部分高校的“人工智能”专业可能包含在计算机科学或信息与计算科学专业下，需提前确认课程设置。

实践经验同样重要，建议通过项目、竞赛（如Kaggle）提升实战能力。