进入AI领域，可以选择以下专业：

计算机科学：

这是进入AI领域的传统路径，课程通常涵盖算法、数据结构、机器学习、深度学习等内容，这些都是AI的基础。

数据科学：

专注于数据分析和处理，包括数据挖掘、统计分析等技能，这些是AI相关工作的必要知识。

人工智能/机器学习：

一些大学设有专门的人工智能或机器学习专业，这类专业直接针对AI领域，提供了更深入的学习机会。

机器人技术：

结合了机械工程、电子工程和计算机科学的知识，适合对物理世界的自动化和智能化感兴趣的学生。

生物信息学：

这是一个跨学科领域，结合了生物学、计算机科学和统计学，特别适用于对生命科学和医疗健康应用感兴趣的AI从业者。

心理学/认知科学：

理解人类思维过程对于开发更加智能的AI系统非常有帮助。

计算机科学与技术：

这是最直接与人工智能相关的专业，涵盖了计算机编程、算法设计、数据结构等基础知识，以及人工智能的相关理论和应用技术。

数据科学与大数据技术：

学习数据科学和大数据技术可以帮助理解数据的采集、存储、处理和分析方法，为人工智能应用提供有力支持。

数学与统计学：

人工智能的算法和模型基于数学和统计学的理论，学习数学和统计学可以提升在人工智能领域的建模和分析能力。

机器学习与模式识别：

学习机器学习和模式识别可以帮助掌握机器学习算法、模型构建和数据分析等技能。

自然语言处理（NLP）：

学习NLP可以帮助理解和处理自然语言数据，开发语音识别、机器翻译、智能对话等应用。

软件工程：

软件工程专业涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、设计模式等方面，适合对AI技术的研发和应用感兴趣的学生。

电子信息专业：

学习信号的获取与处理、电厂设备信息系统等方面的专业知识，具备设计、开发、应用和集成电子设备和信息系统的基本能力。

自动化专业：

以数学与自动控制理论为主要理论基础，利用各种自动化装置分析与设计各类控制系统，适合对人类生产生活服务的一门专业。

智能科学与技术专业：

学习如何控制机器人，赋予机器人类似人的大脑、神经传导及信息处理系统。

机器人工程专业：

培养具备工业机器人技术及创新能力的专业人才。

模式识别与智能系统：

研究如何使计算机系统能够像人类一样从经验中学习和改进。

自动控制：

利用数学与自动控制理论进行系统分析与设计。

通信工程：

学习通信系统的设计与实现，适合对AI技术在通信领域应用感兴趣的学生。

机电专业：

结合机械、电子和计算机技术，适合对自动化和智能化设备感兴趣的学生。

建议根据个人兴趣和职业规划选择合适的专业。例如，如果你对计算机科学和编程有浓厚兴趣，计算机科学或人工智能专业可能是最佳选择。如果你对数据分析和处理感兴趣，数据科学专业可能更适合你。此外，跨学科的专业如生物信息学或心理学/认知科学，虽然不直接属于AI领域，但也能为AI从业者提供独特的视角和技能。