​​人工智能属于电子信息类，核心在于其技术根基与工程应用属性——以计算机科学为底层架构，融合电子信息的硬件支撑与算法设计，最终实现智能系统的开发与优化。​​

1. ​​学科定位的官方依据​​
   根据教育部专业目录，人工智能专业代码为080717T，明确归属于工学门类下的电子信息类。其培养目标聚焦智能系统的开发，课程涵盖机器学习、信号处理等硬核技术，毕业生授予工学学士学位，凸显工程实践导向。

2. ​​技术实现的硬件依赖​​
   人工智能的落地离不开电子信息技术的支持：从芯片设计（如GPU加速计算）、传感器数据采集（如视觉识别依赖摄像头模组），到嵌入式系统开发（如机器人控制），均需电子工程与信息处理的深度融合。

3. ​​算法与数据的电子化处理​​
   人工智能的核心是算法，而算法运行依赖电子设备的数据处理能力。例如，神经网络训练需要高性能计算集群，自然语言处理依赖大规模语料库的数字化存储与传输，这些均属于电子信息领域的典型应用场景。

4. ​​交叉学科的工程化特征​​
   尽管涉及心理学、哲学等理论，但人工智能更侧重技术转化。例如，自动驾驶需将感知算法嵌入车载硬件，医疗AI需结合医学影像设备——这种从理论到产品的链路，正是电子信息类专业的核心培养方向。

​​提示：​​ 选择人工智能专业时，需强化数学与电子技术基础，其职业路径与电子信息产业高度重合，如芯片研发、智能硬件开发等。