AI学习的难点之一在于数据质量的问题。在高中AI学习过程中，数据是训练模型的核心，而海量的数据中可能存在着噪音、缺失值、不一致性等问题，这些问题会直接影响模型的训练效果。因此，学习者需要具备处理不同质量数据的能力，包括数据清洗、去噪、填充缺失值等技能。
AI学习另一个挑战在于算法的选择和优化。AI领域涵盖了众多不同的算法和技术，学习者需要根据具体问题选择合适的算法，并对算法进行调参和优化。熟练掌握各种算法的原理、优缺点以及调参技巧，对学习者来说是一项相当具有挑战性的任务。
AI学习的难点之一是模型的调试和评估。在训练模型的过程中，需要对模型进行调试和优化，以达到更好的性能。调试模型可能涉及改变网络结构、调整超参数等操作，这需要学习者具备对模型进行深入分析和调整的能力。此外，评估模型性能也非常关键，学习者需要掌握各种评估指标，并能够根据评估结果调整模型。
AI学习的难点还在于对算法原理的理解。AI涉及到的算法和技术非常多样，学习者需要深入理解每个算法的原理和数学基础。这需要对数学、统计学等领域有较为扎实的基础，以便更好地理解算法背后的原理和逻辑。
AI学习的挑战还包括对计算机编程的要求。在实际应用中，学习者需要利用编程语言来实现各种AI算法和模型。因此，学习者需要具备扎实的编程基础，能够熟练运用编程工具和库来实现所学的模型和算法。
AI学习还需要学习者具备跨学科的能力。AI涉及到多个学科领域，包括计算机科学、数学、统计学等。学习者需要能够在不同学科领域之间进行跨界融合，将不同领域的知识结合起来，以解决实际问题。
AI学习的难点还包括对实际问题的建模和解决能力。在实际应用中，学习者需要根据具体问题进行建模，并选择合适的算法和技术进行解决。这需要学习者具备很强的问题分析和解决能力，以便将AI技术应用到实际问题当中。