人工智能工程师通常需要学习计算机科学与技术、数据科学、数学与统计学等专业，核心课程涵盖编程、算法、机器学习及大数据技术，同时需掌握跨学科应用能力（如电子工程或自动化）。

1. 计算机科学与技术
   这是最主流的选择，课程包括数据结构、算法设计、操作系统等基础，以及人工智能核心领域如机器学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉。编程能力（Python/C++）和框架（TensorFlow/PyTorch）是必备技能。

2. 数据科学与大数据技术
   侧重数据挖掘、统计分析及分布式计算，培养从海量数据中提取价值的能力。学习Hadoop、Spark等工具，为AI模型的训练与优化提供数据支撑。

3. 数学与统计学
   线性代数、概率论、优化理论是AI算法的数学基础，统计学则帮助理解模型评估与假设检验，尤其在深度学习中的梯度下降、贝叶斯网络等场景至关重要。

4. 跨学科专业（电子工程/自动化）
   硬件相关专业适合AI在机器人、物联网等领域的应用，需结合传感器技术、控制理论，例如自动驾驶中的感知系统开发。

选择专业需结合兴趣与职业方向，建议优先夯实编程与数学基础，再通过实践项目深化AI技术应用。持续学习行业动态（如生成式AI）能保持竞争力。