人工智能与科学之美选修课的难易程度取决于多个因素，包括课程内容、学生的背景知识、学习习惯以及个人对人工智能领域的熟悉程度。以下是一些可能影响课程难度的因素：
1. 课程内容：如果课程内容涵盖广泛的主题，如人工智能的历史、理论、应用、伦理问题等，那么学生可能需要花费更多的时间来理解和消化这些信息。相反，如果课程内容相对集中，专注于特定的子领域或案例研究，那么学生可能会觉得更容易理解。
2. 教学方法：不同的教师采用不同的教学方法，有的教师可能更注重理论讲解，而有的教师可能更侧重于实践操作和项目工作。学生可以根据自己的偏好选择适合的教学方法，这会影响他们对课程难度的感受。
3. 学生背景：对于有相关背景的学生来说，他们可能已经具备一定的基础知识，能够更快地吸收新知识。而对于没有相关背景的学生来说，需要投入更多的时间和精力来补充基础知识。
4. 学习习惯：有些学生习惯于通过阅读和笔记来学习，而有些学生则更喜欢通过讨论和实践来学习。不同的学习习惯会影响学生对课程难度的感受。
5. 个人兴趣：对人工智能感兴趣的学生可能会更加积极地参与课程活动，而对其他主题不感兴趣的学生可能会感到课程较为枯燥。
6. 课程评估方式：如果课程采用传统的考试和作业评估方式，学生可能会感到压力较大；而如果课程采用项目、实验或团队合作的方式，学生可能会感到更具挑战性。
7. 个人目标：如果学生的目标是深入理解人工智能的原理和应用，他们可能会觉得课程难度较大；而如果目标是了解人工智能的基本概念和发展趋势，他们可能会觉得课程相对容易。
总之，人工智能与科学之美选修课的难度因人而异，取决于多种因素。学生应该根据自己的实际情况和学习目标来评估课程的难度，并采取相应的学习方法来应对挑战。
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