大学的人工智能专业好学吗？
“大学的人工智能专业”是个伪命题，正确说法应该是“某大学开设的人工智能本科专业”是否好学。 直接回答题目好了——在本科阶段，北京大学的此专业最难学；南京大学、南开大学次之；其他学校再次之。 为什么这么说？原因也很简单，基础课难度呈倒金字塔分布，北大难是因为其要求高，其他学校相对容易是因为其要求低（毕竟“要求高”与“要求低”没有统一标准）。
以《数据结构》为例，北大要求每个同学完成一个算法设计+代码实现的project，也就是说要做出一个类似leetcode上简单题这样的东西。这个项目从选题到实现会占用你很多课余时间，因为算法的设计与实现、测试、调优都需要花精力，而且很难一蹴而就，通常需要花费好几个周末的时间。
而南开的要求相对来说就轻松多了，只要求学生写出一个简单的链表，并在课堂上完成实现的过程就可以了（老师其实也很温柔了 )。当然，南开的《数据结构》课程难度本身就较高，所以就算是布置相同的任务，学生自己做完也需要花不少的时间和精力。
再说说计算机视觉方向吧，因为我是这个专业。这个方向的学习感觉就是一直在补课……补各种机器学习、神经网络、优化函数、编码等的课程。因为这个方向的知识体系本身比较新也比较前沿，所以相关的教材、课程都很少，能参考的内容不多，大部分内容只能看论文。
另外，每个学校的实验室分工不同，我所在的实验室偏理论，主要是做统计学习、优化、图像处理方面的内容，所以与人工智能本身的行业应用有所差异，需要的编程功底也会强一些。
最后给想学AI的同学一句忠告——多学无用，多问好问。