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、学习方式以及个人的学习习惯和能力。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，如机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理等，那么对于没有相关背景知识的初学者来说可能会比较困难。相反，如果课程内容较为基础，适合初学者入门，那么难度可能会相对较低。
2. 教学方法：教师的教学方法对课程难度有很大影响。如果教师采用互动式教学、案例分析、实验操作等多种教学方法，可能会提高学生的学习兴趣和效率，从而降低难度。反之，如果教师主要依赖讲授，缺乏互动和实践，可能会增加学习难度。
3. 学生背景：学生的背景知识水平也会影响课程难度。如果学生已经具备一定的编程基础或对人工智能领域有初步了解，那么他们可能会觉得课程相对容易。相反，如果学生是初学者，需要从头开始学习，那么课程难度可能会较高。
4. 个人学习能力：每个人的学习能力和速度不同，有些人可能很快就能跟上课程进度，而另一些人可能需要更多的时间和努力。因此，课程的难度也会因人而异。
5. 课程评估方式：如果课程通过考试、作业、项目等方式进行评估，那么学生需要付出更多的努力才能取得好成绩。相反，如果课程采用更灵活的评估方式，如口头报告、小组讨论等，可能会降低学习难度。
6. 课程资源：提供的课程资源（如教材、在线资料、实验室设备等）的质量也会影响学习难度。优质的资源可以帮助学生更好地理解和掌握课程内容，降低学习难度。
总的来说，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。建议在选择课程时考虑自己的学习目标、时间安排和资源条件，选择适合自己的课程。同时，保持积极的学习态度和良好的学习习惯也是成功完成课程的关键。
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