人工智能专业的学习难度较大，主要体现在以下几个方面：

1. 数学基础要求高 ：人工智能的理论基础是数学，需要掌握高等数学、线性代数、概率论、统计学等多个数学学科。这对于很多人来说都是一大难点，尤其是对于那些没有学习过高等数学或者没有很好掌握数学基础的人来说，学习人工智能将面临很大的挑战。

2. 编程技能要求高 ：人工智能专业需要掌握多种编程语言，如Python、Java、C++等，需要了解算法、数据结构、计算机体系结构等多个计算机科学领域的知识。而且，这些编程技能并不是一次性掌握的，需要长期不断的实践和学习。对于不熟悉编程的人来说，人工智能专业将更具挑战性。

3. 课程内容繁杂 ：人工智能专业涵盖多个学科领域，如数学、计算机科学、哲学、神经科学等。学生需要具备跨学科的思维能力，才能够把多个领域的知识融合起来，解决实际问题。这对于不同学科背景的学生来说都是一大挑战。

4. 实践性强 ：人工智能理论知识需要结合实际问题解决，需要进行大量实验和实践。学生需要掌握大量的实验技能和操作技巧，需要耐心地调试程序，不断改进算法。这对于许多学生来说都是一个挑战，需要付出大量的时间和精力。

5. 学科交叉性强 ：人工智能专业的高交叉度决定了它的学习难度会很大，学习内容会很广，这对于成绩中等偏上的非顶尖学生是很不友好的。

6. 需要不断学习最新技术和算法 ：人工智能是一个不断发展的领域，新技术和新算法层出不穷。学生需要时刻关注最新的研究进展，不断学习新知识和新技术。这对于毕业后的职业发展也是至关重要的，需要具备持续学习的意识和能力。

综上所述，人工智能专业的学习难度相对较高，需要学生具备扎实的数学基础、编程技能、实验技巧以及跨学科的思维能力，并且需要不断学习最新技术和算法。因此，数学基础不好的学生需要谨慎报考人工智能专业。