在人工智能时代，以下是一些有用的技术：
计算机科学：
包括算法设计、模型优化等，随着大数据和云计算技术的发展，这个领域对人工智能专业人才的需求非常旺盛。
数据挖掘：
集中在数据分析、数据预测等方面，为企业提供决策支持。
自然语言处理（NLP）：
涉及语音识别、机器翻译、智能写作等领域。
机器人：
包括机器人设计、控制算法设计等，随着机器人技术的进步，这个领域对人才的需求也在增加。
机器学习：
人工智能的基础，通过从数据中学习规律和模式，使机器能够做出预测和决策。
深度学习：
一种通过构建深层神经网络来实现复杂学习和推理的方法。
计算机视觉：
使机器能够理解和分析图像和视频数据，包括目标检测、图像识别和人脸识别等。
增强学习：
一种通过试错和奖励机制来优化决策的学习方法，使机器能够在特定环境中学习和改进自己的行为。
编程技能：
特别是Python，因其丰富的库和工具支持，被广泛应用于人工智能领域。
数据分析技术：
包括统计学、线性代数、概率论等数学知识，以及数据处理、数据可视化等技能。
金融科技：
结合人工智能和金融业务，开发智能投顾、风险管理等应用。
工业机器人专业：
学习机器人设计、制造和控制等技术，未来在工厂、医护及家庭等领域应用广泛。
数据科学与大数据技术专业：
培养具备大数据处理与分析能力的人才。
工业设计专业：
学习产品设计、人机交互和用户体验等知识，这些在人工智能领域中也非常重要。
心理学专业：
学习人类认知和行为的基础知识，对于人工智能的发展和应用非常重要。
建议根据个人兴趣和职业规划选择合适的技术进行学习。例如，如果对数据分析和预测感兴趣，可以重点学习数据挖掘和机器学习；如果希望从事机器人技术方面的工作，可以学习机器人设计和控制算法。同时，掌握编程技能，特别是Python，将为在人工智能领域的学习和工作打下坚实的基础。