計算機視覺(Computer Vision)和自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)都是涉及到人工智能領域的重要分支，各自具有一定的學習曲線和挑戰(zhàn)。以下是對它們的入門難度的一些觀察：

　　1. 入門難度：就入門而言，計算機視覺可能相對較容易。對于計算機視覺，你可以從學習基本的圖像處理和計算機視覺算法開始，如邊緣檢測、特征提取和圖像分類等。還有一些成熟的開源庫和工具，如OpenCV和PyTorch，可以提供豐富的功能和示例代碼，幫助你入門和實踐。

　　2. 數(shù)據(jù)準備：計算機視覺的入門要求較高的是對圖像數(shù)據(jù)的處理和準備。你需要學習如何獲取、預處理和標注圖像數(shù)據(jù)集。這可能需要一些計算機視覺專業(yè)知識和相關工具的熟悉。

　　3. 算法復雜性：隨著進一步深入學習和研究，計算機視覺的算法和技術會變得更加復雜，如目標檢測、圖像分割和圖像生成等。這些領域可能需要更深入的數(shù)學和算法知識，以及更多的實踐經(jīng)驗。

　　4. 自然語言處理相對而言可能更復雜一些。NLP涉及到處理文本數(shù)據(jù)，需要學習文本預處理、語言模型、詞嵌入、文本分類、命名實體識別等技術。此外，自然語言具有豐富的語義和語法結構，理解和處理自然語言的挑戰(zhàn)更多。

　　5. 數(shù)據(jù)獲取和準備：對于NLP，數(shù)據(jù)的獲取和準備也是一項重要任務。你需要獲取和處理大量的文本數(shù)據(jù)，了解文本清洗、分詞和語料庫構建等技術。

　　總的來說，計算機視覺和自然語言處理都是廣闊而有趣的領域，其難度與個人的背景和興趣相關。如果你對圖像處理和模式識別更感興趣，那么計算機視覺可能更容易入門。如果你對文本分析和語義理解更感興趣，那么自然語言處理可能更適合你。不管選擇哪個領域，深入學習和實踐都是提高技能的關鍵。