首先，從知識體系結構上來說，學好軟件工程當然可以接著學習人工智能，而且具備軟件工程的知識基礎再學習人工智能也會更加順利。
一方面人工智能相關方向的學習需要紮實的數學、計算機等學科基礎，另一方面人工智能相關知識的學習對於環境也有較高的要求，最為常見的環境就是數據和算力，所以只有教育資源更加豐富的高校才有能力培養人工智能領域的專業人才。另外，由於人工智能領域的研發難度較高，所以往往對於學生的學習能力有更高的要求。
對於軟件工程專業的學生來說，如果未來要想往人工智能方向發展，那麼應該注意以下三方面知識的積累：
第一：基礎學科。基礎學科對於人工智能領域的研發具有重要的意義，尤其是數學，涉及到高等數學、線性代數、概率論等。對於人工智能方向的研發來說，無論是選擇機器學習、自然語言處理還是計算機視覺等方向，算法設計都是核心內容。
第二：計算機基礎。計算機基礎知識對於人工智能方向的學習也非常重要，涉及到操作系統(體系結構)、計算機網絡、算法設計、數據結構等。
第三：程序設計。程序設計也是比較重要的，因為算法實現和智能體的落地應用都離不開程序設計，目前可以重點關注一下Python語言。
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