🕒 Thiếu thời gian học tập: Phải cân đối giữa công việc, cuộc sống và học AI khiến nhiều người không đủ thời gian tập trung vào việc học một cách hiệu quả.

📈 Kiến thức nền tảng về toán học và lập trình: AI đòi hỏi kiến thức khá sâu về toán học và lập trình, điều này gây khó khăn cho những ai không có nền tảng vững chắc.

🤔 Khó chọn lộ trình học phù hợp: Có quá nhiều khoá học từ cơ bản đến nâng cao, nhưng không biết bắt đầu từ đâu và đi theo lộ trình nào để đạt được hiệu quả tốt nhất.

💻 Yêu cầu về phần cứng và cấu hình máy tính cao: Việc thực hành AI, đặc biệt là học máy (machine learning), đòi hỏi máy tính có cấu hình cao để chạy các mô hình, mà không phải ai cũng có điều kiện trang bị.

🧠 Khối lượng kiến thức quá lớn: AI bao gồm nhiều lĩnh vực như học sâu (deep learning), học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính... khiến người học cảm thấy ngợp.

👩‍🏫 Thiếu người hướng dẫn và cộng đồng hỗ trợ: Nhiều học viên cảm thấy cô đơn trong quá trình học, không có người hướng dẫn cụ thể hay một cộng đồng hỗ trợ tích cực.

🚪 Khó tìm cơ hội thực hành thực tế: Nhiều người học AI nhưng lại thiếu cơ hội làm các dự án thực tế để ứng dụng những gì đã học, dẫn đến khó khăn trong việc biến lý thuyết thành kỹ năng thực tiễn.

📊 Khó đo lường sự tiến bộ: Việc học AI không có một thước đo rõ ràng, khiến học viên cảm thấy khó khăn trong việc đánh giá mình đã tiến bộ đến đâu và còn thiếu gì để đạt được mục tiêu.

🛑 Chưa xác định rõ mục tiêu ứng dụng AI: Nhiều học viên học AI mà chưa có định hướng rõ ràng về việc ứng dụng AI trong lĩnh vực cụ thể, dẫn đến việc học không tập trung và dễ mất động lực.

💬 Ngôn ngữ tài liệu: Phần lớn tài liệu và các diễn đàn thảo luận về AI đều bằng tiếng Anh, gây trở ngại cho những người chưa thành thạo ngoại ngữ.