學(xué)習(xí)人工智能（AI）技術(shù)，你可以考慮以下專業(yè)：

計算機科學(xué)與技術(shù)：

這是最直接與AI相關(guān)的專業(yè)，包含編程、算法設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等基礎(chǔ)知識，以及AI的相關(guān)理論和應(yīng)用技術(shù)。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)：

數(shù)據(jù)在AI中扮演關(guān)鍵角色，學(xué)習(xí)這個專業(yè)可以幫助你理解數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和分析方法。

數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)：

AI算法和模型基于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)理論，學(xué)習(xí)這些知識可以提升建模和分析能力。

機器學(xué)習(xí)與模式識別：

機器學(xué)習(xí)是AI的核心技術(shù)之一，掌握相關(guān)算法、模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)分析技能對AI領(lǐng)域非常重要。

自然語言處理（NLP）：

專注于理解和處理自然語言數(shù)據(jù)，適合開發(fā)語音識別、機器翻譯、智能對話等應(yīng)用。

智能科學(xué)與技術(shù)：

旨在培養(yǎng)智能化產(chǎn)品研發(fā)人才，涉及機器人的感知、決策計算和執(zhí)行。

電子信息工程 、 通信工程、 自動化、 機器人工程等專業(yè)也與AI技術(shù)緊密相關(guān)，適合直接參與AI技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。

軟件工程：

雖然與AI直接相關(guān)性略低，但軟件工程的知識對于開發(fā)AI應(yīng)用同樣重要。

模式識別與智能系統(tǒng)：

專注于模式識別和智能系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用。

其他理工科專業(yè)：

如電子工程與自動化、自動控制、機電等，也為AI技術(shù)提供支持。

選擇適合的專業(yè)時，可以考慮自己的興趣和職業(yè)目標(biāo)，以及專業(yè)的就業(yè)前景和學(xué)術(shù)深度。