在当今这个快速发展的时代，人工智能（AI）已经成为科技界最热门的话题之一。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，更多的人开始关注如何做人工智能，以及需要学什么专业来掌握这项技术。其实，这是一个涉及多个领域、复杂而广泛的话题。

首先，我们需要明确的是，做人工智能不仅仅是编写代码和设计算法，它还涉及到对计算机科学、数学、统计学等多个方面的深入理解。在学习过程中，一定要选择与AI相关的专业课程，如机器学习、深度学习、大数据分析等，以便能够系统地掌握这些基础知识。

其次，对于想要从事AI研究或开发工作的人来说，具备强大的数学背景尤为重要。这包括但不限于线性代数、概率论、统计学以及优化理论等。这部分内容对于理解复杂算法和模型至关重要，同时也是解决实际问题的一把钥匙。

此外，对于那些更偏向实践操作的人来说，了解软件工程原则和编程技能同样不可或缺。熟练掌握至少一种高级编程语言，如Python或者R，并且有良好的版本控制习惯（例如使用Git），可以帮助你更好地管理项目并将你的想法转化为实际可行的产品。

除了上述核心能力之外，还有一些其他支持性的技能也非常重要，比如数据处理能力。在现代AI研究中，大量数据驱动了模型训练，因此对数据库管理系统（DBMS）的熟悉程度直接影响到数据挖掘效率。而且，在处理海量数据时，还需要具备一定的大规模计算经验，这通常意味着需要了解云计算服务提供商如AWS, Azure, Google Cloud Platform等平台中的基本操作。

另外，对用户体验设计也有很高要求，因为一个好的用户界面可以极大提升用户满意度，从而提高产品市场竞争力。如果能结合心理学知识进行交互设计，那么你的产品就能更加贴合用户需求，更容易被接受和使用。

最后，不得不提的是持续学习与创新精神。在AI领域，每天都有新的发现、新方法出现，所以保持开放的心态，是每位追求在这一行业成功的人必须具备的一个特质。通过参加研讨会、阅读最新论文或参与开源项目，可以保持自己对新技术趋势的一步之遥，而不是落后于时代。

总结一下，要想做出真正有价值的人工智能，你并不仅仅只需一个简单答案，而是一系列专长相结合的情境。你可能会从不同的角度去看待这个问题，但无疑，无论是从理论还是实践层面，都离不开深厚的教育背景和不断更新自己的知识库。如果你渴望进入这样一个充满挑战与机遇的地方，就请不要犹豫，让我们一起走进这个前所未有的未来吧！