根据权威信息源，学习人工智能（AI）应优先选择以下专业，结合核心能力与行业需求进行选择：
一、核心推荐专业
人工智能专业 - 课程内容：
覆盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术，系统培养AI研发能力。 - 就业方向：算法工程师、数据分析师、智能系统研发等，适合深耕技术研发。
计算机科学与技术 - 课程内容：
提供编程、算法、数据结构等基础能力，是AI领域的基石。 - 就业方向：AI工程师、系统架构师、数据工程师等，就业面广且转型灵活。
数据科学与大数据技术 - 课程内容：
侧重数据挖掘、统计分析、可视化，为AI提供数据支持。 - 就业方向：数据分析总监、推荐系统开发、金融数据分析师等，适合数据驱动型岗位。
智能科学与技术 - 课程内容：
融合机器学习、模式识别、智能控制，侧重智能硬件与系统开发。 - 就业方向：算法研究员、智能机器人工程师、智能制造工程师等，适合硬件与软件结合领域。
二、交叉学科与新兴领域
数学与应用数学：提供AI算法底层逻辑支持，适合转型研发。- 电子信息工程：结合硬件与软件，适用于芯片设计、边缘计算等方向。- 认知科学/生物信息学：探索人类智能机制或生物数据应用，适合跨学科创新。
三、选择建议
回归兴趣：
优先选择真正热爱的领域，避免盲目跟风。2. 基础学科为基：数学、物理等基础专业可提升建模与分析能力。3. 关注院校实力：清华大学、北京大学、浙江大学等高校在AI领域表现突出。4. 避免误区：AI不会完全取代人类创造力，需注重跨领域知识与伦理判断。
通过以上专业选择，可系统掌握AI核心能力，并根据兴趣与职业规划灵活发展。