人工智能總的來說易學難精，具體也是因人而異，比如你是否真的感興趣，個人基礎如何等，都會影響到后續的學習難度。
一、興趣
興趣是最好的老師，人工智能是比較深奧的領域，是一門極具挑戰性的科學，要沉得下心來鉆研，這時候能不能撐得下去，那就看你的興趣和意志了。
二、個人基礎情況
首先人工智能的基礎是數學，特別是高等數學，需要掌握的知識包括但不限于線性代數、概率論、數理統計等等，這些僅僅是入門的必須數學知識，等入門以后，你會發現更多的其他數學知識；
其次是計算機基礎知識。比如算法、信息論等，還要掌握至少一門高級語言，目前這個領域python、java比較流行，相關的開源代碼和庫較多。入門后你會發現還需要大數據處理相關的基礎技能，這樣會對你的操作系統技能、數據庫處理、集群部署等提出一定的要求。
再就是英語，目前大部分最新的文獻資料基本都是英語，中文的也有，但是比較少，而且比國外晚很長時間才有可能出現。
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