学习AI软件存在以下几个难点：
数学基础要求高
AI技术涉及大量的数学知识，包括线性代数、微积分、概率与统计、离散数学等。这些基础知识是理解和应用AI算法的基础。
编程能力要求强
学习AI需要掌握编程语言和工具，如Python、Java等。编程能力不仅包括编写代码，还包括调试和优化代码的能力。
理论与实践相结合
AI技术的学习不仅需要理论知识，还需要大量的实践。通过实际操作和项目实践来加深理解是非常重要的。
持续学习和更新知识
AI领域技术更新迅速，需要不断学习和更新知识，以跟上技术发展的步伐。
复杂的技术和算法
AI技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多个方向，每个方向都有其复杂的技术和算法，需要投入大量的时间和精力去理解和掌握。
数据获取和处理
数据是AI模型训练的基础，获取和处理高质量的数据是一个重要且复杂的挑战。需要找到合适的数据源，并进行数据的筛选、预处理和保护。
隐私和安全问题
使用AI工具时需要注意敏感数据的泄露和隐私保护问题，这需要一定的知识和意识。
硬件和软件要求
学习AI可能需要一定的硬件资源，如高性能的计算机，以及熟悉相关软件和工具的使用。
综上所述，学习AI软件需要具备扎实的数学和编程基础，持续学习和实践，以及处理复杂技术和数据问题的能力。虽然入门相对容易，但要想精通并灵活运用AI技术，需要付出大量的时间和努力。