1. 数学和编程：人工智能需要良好的数学和编程基础，所以学生需要学习高级数学、统计学、线性代数和计算机科学等核心学科的课程。这意味着学生需要花费大量的时间和精力来掌握这些学科。2. 学科交叉：人工智能是一门交叉学科，涉及到数学、统计学、计算机科学、神经科学、哲学、心理学等多个学科领域。因此，学生需要掌握多个学科的知识，包括数据分析、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等方面。