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　　学习人工智能（AI）的难度取决于个人的背景、兴趣和投入程度，但总体上，它是一个具有挑战性的领域，具体可参考如下：

　　基础知识要求。人工智能是一门高度复杂且需要广泛知识的科学，它涉及数学、计算机科学、统计学、逻辑学等多个的知识。这些领域的知识对于没有相关背景的人来说可能是难以掌握的。

　　编程技能要求。人工智能的学习和实践需要掌握一门或多门编程语言，如Python、Java、C++等。除了编程语言本身，还需要了解算法、数据结构、计算机体系结构等计算机科学领域的知识。

　　实践性和创新性要求。AI的学习不仅需要理论知识，还需要大量的实践和实验。学习者需要掌握实验技能和操作技巧，耐心地调试程序，不断改进算法。此外，AI领域要求学习者具有创新的思维能力和解决问题的能力。

　　持续学习要求。AI是一个发展的领域，新技术和新算法不断涌现。因此，学习者需要持续关注较新的研究进展，不断学习新知识和新技术。

　　尽管人工智能的学习难度较大，需要投入大量的时间和精力，但通过持续的学习和实践，普通人也可以掌握AI的核心知识并应用于实际中。现代技术发展和在线学习资源的丰富为不同背景的学习者提供了更多的学习机会和途径。