本科阶段不学习机器学习的原因主要有以下几点：

基础知识的全面性：

本科教育更注重学生基础知识的全面性，以便为学生打下坚实的基础。机器学习虽然重要，但被认为是更高级的专业课程，通常在研究生阶段或专业课程中深入学习。

技术难度：

本科阶段的学生通常还没有具备深入研究和进行复杂数学计算的能力，而机器学习涉及大量的数学和编程知识。因此，在本科阶段学习机器学习可能会过于复杂，难以掌握。

实践与应用：

计算机科学专业的学习强调实践和应用，学生通过实际项目和编程来巩固所学知识。本科阶段的学生可以通过参与项目、实习等方式，逐步接触和掌握机器学习技术，而不必在课程中深入学习和研究。

兴趣与恒心：

学习机器学习需要较强的恒心和兴趣。本科阶段的学生需要平衡课程学习和其他活动，如果对机器学习有浓厚兴趣，可以在本科阶段后期或研究生阶段选择深入学习。

综上所述，本科阶段不学习机器学习是为了让学生在打下坚实基础的同时，能够更全面地掌握计算机科学的基本知识和技能，并在实践中不断提升自己的能力。如果对机器学习有浓厚兴趣，可以在后续的学习中继续深入探索。