作为人工智能的核心基础，数学在许多人工智能算法和模型中发挥着重要作用。以下是学习人工智能所需的数学基础：

1.线性代数：线性代数涉及向量、矩阵和线性方程组等内容。在机器学习中，特征向量和权重矩阵的运算是很常见的操作。另外，主成分分析等降维技术也需要对线性代数的理解。

2.概率论和统计学：概率论和统计学是研究不确定性和推理的数学工具。在机器学习中，我们需要理解概率模型、贝叶斯统计、最大似然估计和概率图模型等概念和方法。此外，了解统计学中的抽样方法和假设检验等内容，对于实验设计和模型评估也很重要。

3.微积分：微积分是研究变化和极值问题的数学分支。在人工智能中，我们需要理解函数的导数和积分，以及在优化算法和梯度下降中的应用。另外，了解微积分对于理解神经网络的反向传播算法也很重要。

对于没有数学背景的人来说，学习数学可能是一个挑战。但是不是说数学基础不好就不能学人工智能，掌握数学基础将会让你更好地理解和应用人工智能算法和模型，从而进行更深入的研究和开发。