计算机专业中，普遍认为人工智能和机器学习是最难学的专业。

计算机科学的许多领域都有其独特的挑战和复杂性，但人工智能和机器学习之所以被认为较难学习，主要有以下几个原因。

应用的广泛性。人工智能和机器学习涉及到对大量数据进行分析、处理和学习，这需要学生具备深厚的数学基础，如线性代数、概率统计等。此外，还需要对多种算法有深入的理解和实践经验。这些知识和技能在实际应用中的复杂性非常高，因为每个应用领域的背景和要求都有所不同，需要具体问题具体分析。

技术的快速发展性。人工智能和机器学习是一个快速发展的领域，新的算法、技术和应用不断涌现。这意味着学生不仅要学习现有的知识，还要具备快速学习、适应新技术和解决实际问题的能力。这种快速变化性使得学习难度加大，因为学生需要不断更新自己的知识体系，跟上技术的步伐。

实践要求较高。人工智能和机器学习是实践性很强的领域，不仅需要理解理论知识，还需要进行大量的实验和项目开发。实验结果的不可预测性，以及项目开发的复杂性，都增加了学习的难度。学生需要通过不断的实践来积累经验，提高解决问题的能力。

综上所述，人工智能和机器学习作为计算机领域中的高端分支，由于其应用的广泛性、技术的快速发展性以及实践要求较高，被普遍认为是较难学的计算机专业。

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文章来源：天狐定制

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