作為一名計算機專業的研究生導師，我來回答一下這個問題。

首先，人工智慧是一個典型的交叉學科，涉及到數學、哲學、經濟學、計算機、控制學、神經學和語言學等諸多學科，由於內容多且難度大，所以人工智慧領域的人才培養也一直以研究生教育為主，從這個角度來看，學習人工智慧相關技術還是具有一定難度的。

隨著目前科技領域對於人工智慧相關人才的需求量不斷加大，一些教育資源比較豐富的高校陸續在本科階段開設了人工智慧專業，雖然人工智慧專業比較新，但是由於研究生階段已經有了諸多教育資源的積累，所以本科階段的人工智慧專業也是完全可以選擇的。由於相關人才比較短缺，目前人工智慧專業剛開設就成為了熱點。

人工智慧專業的學習需要具備紮實的基礎學科基礎，重點就是數學和物理，不論未來選擇哪個具體的研究方向，基礎學科的掌握程度將對人工智慧的研發起到重要的作用。以目前比較熱門的機器學習為例，機器學習的步驟包括資料收集、演算法設計、演算法實現、演算法訓練、演算法驗證和演算法應用等，所以演算法是機器學習的核心。如果沒有紮實的數學基礎，從事人工智慧的相關研發是比較吃力的，因此人工智慧專業也有大量的數學相關課程，這無疑提升了學習的難度。

人工智慧專業除了學習難度較大之外，需要學習的知識量也比較大，而且很多領域的知識體系並不健全，很多內容依然需要透過大量的實驗和總結來完成學習，這無疑加大了學習的難度。

最後，選擇人工智慧專業最好讀一下研究生，而且越早讀研越好。