人工智能是一门涉及计算机科学、数学、统计学等多个领域的交叉学科，对于大多数人来说，的确是一门技术门槛相对较高的学科。
难度主要体现在以下几个方面：
1. 数学和统计学知识要求高：因为人工智能涉及到概率论、线性代数、微积分等高阶数学和统计学的理论，因此对于相关的数学基础，特别是深度学习的相关算法，需要掌握一定的高阶数学和统计学知识。
2. 编程技能要求高：人工智能的常见编程语言包括Python、C++、Java等。需要熟练掌握相关的编程技能和编码经验，特别是对于大规模、高并发、高性能的场景需要有较强的编程能力。
3. 知识面普及要求高：人工智能涉及到众多的专业术语和技术概念，需要掌握一定的领域知识，包括模式识别、自然语言处理、机器学习等方面的知识。
尽管人工智能的学习门槛相对较高，但是在这些年的快速发展中，已经涌现出了许多较为易用的工具和技术，例如深度学习框架、自然语言处理工具包等，使得人工智能方向的学习与应用变得更加容易。此外，许多高校和在线课程也提供了较为系统且专业的学习培训，便于初学者系统学习人工智能的相关知识和技术。
难
人工智能不好学，而且非常不好学。
但是，如果你只是使用现有的一些AI算法的话，也没有那么难。
先说说基本要求吧：
首先是数学。人工智能的基础是数学，特别是高等数学，需要掌握的知识包括但不限于线性代数、概率论、数理统计等等，这些仅仅是入门的必须数学知识，等入门以后，你会发现更多的其他数学知识。其次是计算机基础知识。比如算法、信息论等，还要掌握至少一门高级语言，目前这个领域python、java比较流行，相关的开源代码和库较多
