AI编程入门的难易程度因个人背景、学科基础和学习方法而异。

以下是一些有关AI编程入门的考虑因素：

1. 数学背景：

如果你有较强的数学基础，尤其是线性代数、微积分和概率统计，理解机器学习和深度学习的数学原理将更加容易。但即便缺乏深刻的数学理解，也有许多高级工具和框架可以帮助你应用这些理论。

2. 编程经验：

有编程经验的人可能更容易入门，因为AI编程通常涉及使用编程语言（如Python）和框架（如TensorFlow或PyTorch）。然而，即便你是初学者，也有很多适合入门者的资源和工具。

3. 学科背景：

AI涉及多个领域，包括计算机科学、统计学、工程学等。你的学科背景可能影响你对特定领域的理解和学习。

4. 学习方法：

采用适合自己学习风格的方法非常重要。有些人更喜欢通过阅读书籍学习，而另一些人可能更喜欢通过实际项目和实践学习。

5. 在线资源：

有许多在线课程、教程、博客和社区可以帮助入门者理解AI编程的基本概念。这些资源可以提供结构化的学习路径和实践机会。

总体而言，虽然AI编程可能涉及一些复杂的概念和工具，但许多初学者也成功地进入这个领域。

重要的是采用积极的学习态度，逐步学习，不断实践，并利用可用的资源。

在学习过程中，你可能会面对挑战，但克服这些挑战后，你将会发现AI编程的学习过程是有趣和具有挑战性的。