以下是一些可以接触AI的专业：

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：

数据在人工智能中起着重要的作用，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：

机器学习是人工智能的核心技术之一，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）：

自然语言处理是人工智能中与人类语言相关的领域，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。

电子工程与自动化：

该专业涉及到人工智能中的感知、控制和决策等方面，学生可以学习到相关的电子技术、信号处理和自动化控制等知识。

智能科学与技术：

该学科的设立是为了适应社会对从事智能化产品研发人员的需求，学习如何控制机器人等智能化系统。

计算机视觉：

这是人工智能领域中的一个重要分支，涉及图像和视频的处理、分析和理解。

机器人工程：

这是一个新兴专业，涉及将感知、决策计算和执行驱动组合在一起的应用交叉学科和技术，培养具备工业机器人技术及创新能力的人才。

模式识别与智能系统：

该专业专注于模式识别和智能系统的设计与应用，与人工智能紧密相关。

人工智能专业：

这是一个新兴的交叉学科，涉及计算机科学、数学、心理学、哲学等多个领域。专业课程包括数学、物理、计算机基础知识、机器学习、人工智能算法、数据分析、人工智能导论、Python程序设计、数据结构、深度学习、计算机视觉等。

软件工程：

软件工程专业培养学生编写高质量、可维护的代码，这在开发人工智能应用时至关重要。

电子信息专业：

本专业学生主要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：

自动化专业是以数学与自动控制理论为主要理论基础，以电子技术、计算机信息技术、传感器与检测技术等为主要技术手段，利用各种自动化装置分析与设计各类控制系统，为人类生产生活服务的一门专业。

生物信息学：

这是一个跨学科的领域，结合了生物学、计算机科学和统计学，特别适合对生命科学和医疗卫生应用感兴趣的AI从业者。

跨学科专业方向：

如“计算机+数据科学”，这些专业的课程设计更贴近AI领域的应用场景。

选择专业时，建议仔细研究课程设置，确保所选专业包含AI领域所需的核心内容，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。此外，跨学科专业方向如“计算机+数据科学”也是一个值得考虑的选择，因为它们提供了更全面的AI知识和技能。