好学吗？看人！

• 如果你数学还行，或者能咬牙补数学：AI 的底层逻辑需要点数学（比如矩阵运算、概率），但入门不用全懂，边学边补也来得及。
• 如果你愿意学编程：Python 是必备，但比 C++/Java 简单多了，学会基础就能玩转 AI 库（比如调包侠的快乐）。
• 如果你喜欢动手搞事情：AI 不是纯理论，跑通一个“预测房价”的模型，或者训练个“猫狗识别”小工具，比死磕公式有用。

怕难？分阶段搞！

1. 入门级：用现成工具（比如 ChatGPT、Stable Diffusion）直接玩 AI，不用代码，感受它能干啥。
2. 初级打工人：学 Python + 调包（Scikit-learn、Keras），做点小项目（比如预测电影票房）。
3. 硬核路线：啃数学、读论文、自己搭模型（适合想进大厂或搞科研的卷王）。

劝退点（提前避雷）：

• 讨厌数学？AI 的核心是数学优化，完全躲不开。
• 想 1 个月速成年薪百万？醒醒，这行现在不缺调包侠，缺真懂原理的大佬。
• 电脑跑个程序都卡？练手时用云端算力（比如 Google Colab），但长期得适应“跑模型等半天”的日常。

总结：

• 能学会吗？能，但别指望躺着学。
• 关键：动手 > 死磕理论，先做个能跑的东西，再慢慢补知识漏洞。
• 资源别贪多：认准 1-2 门课（比如吴恩达）+ 1 本书（比如《Python机器学习》），跟着敲代码，比收藏 100G 网盘资料实在。

举个栗子：
你花 3 天学 Python 基础，再用 1 周跟着教程用现成代码训练一个“判断垃圾邮件”的模型，跑通的那一刻，你就已经入门了。

别慌，慢慢来，AI 没你想的那么玄乎