成为顶尖的人工智能工程师，不仅需要扎实的专业知识，还需具备强大的解决问题能力、创新思维和不断学习新技术的动力。在选择人工智能相关的专业时，以下几个方面是不可忽视的。

1. 计算机科学基础

首先，计算机科学提供了人工智能领域工作的基本框架。了解数据结构、算法设计以及软件工程等课程对于理解和实现复杂的人工智能系统至关重要。这些基础知识为后续学习更高级别的人工智能理论打下了坚实的基础。

2. 数学与统计学

数学在人工智能中的作用不容小觑，无论是概率论、线性代数还是优化理论，它们都是构建和分析机器学习模型不可或缺的一部分。此外，统计学能够帮助我们处理和理解大规模数据集，这对于深入研究AI领域尤为重要。

3. 编程技能

编程是一门必修课，对于任何想成为AI专家的来说，都不能少过。这包括对多种编程语言如Python、Java或C++等语言熟悉，以及掌握所需工具，如TensorFlow或者PyTorch进行深度学习开发。实际上，良好的编程习惯能够加速你在AI领域内创造性的发展。

4. 数据库管理与存储

随着数据量日益增长，数据库管理变得越来越关键。了解如何设计并优化数据库以支持快速查询，并且能够有效地存储大量信息，是一个非常宝贵的技能。这不仅有助于训练更高效的人工智能模型，也能提高系统整体性能。

5. 人类行为与社会科学

虽然AI主要集中在技术层面，但理解人类行为及其背后的心理原理同样重要。这涉及到认知心理学、社交心理学以及其他相关社会科学领域，以便创建更加自然而然地融入现实世界中的人机互动界面。

6. 法律与伦理考虑

随着AI技术迅速进步，其潜在影响也日益显著，从隐私保护到自动驾驶汽车引起的问题，一切都需要法律体系来规范。而同时，我们还必须思考如何确保这项科技不会被滥用，这就涉及到了伦理探讨。

要成为一名顶尖的人工智能工程师，你不仅需要广泛而深厚的地基教育背景，而且还应保持终身学习的心态，因为这个行业变化之快，使得持续更新自己的知识库至关重要。此外，与他人的合作也是非常必要的一环，不管是在项目团队中还是跨组织间交流分享信息，都可以极大地促进个人的成长与创新。