学习人工智能（AI）通常需要具备一定的数学基础，因为AI领域涉及到许多数学概念和理论。以下是一些与AI相关的数学要求：
1. 线性代数：线性代数是AI领域的基础，它涉及到向量、矩阵、线性方程组等方面的内容。在机器学习、深度学习等AI技术中，线性代数知识非常重要。
2. 概率论与统计：概率论与统计是AI领域的另一个重要分支，它涉及到随机变量、概率分布、期望值、方差等方面的内容。在机器学习、自然语言处理等AI技术中，概率论与统计知识非常重要。
3. 微积分：微积分是AI领域的一个关键组成部分，它涉及到导数、积分、极限等方面的内容。在机器学习、优化算法等AI技术中，微积分知识非常重要。
4. 数值分析：数值分析是AI领域的一个关键组成部分，它涉及到插值、逼近、数值积分等方面的内容。在机器学习、图像处理等AI技术中，数值分析知识非常重要。
5. 离散数学：离散数学是AI领域的一个关键组成部分，它涉及到图论、组合数学、逻辑等方面的内容。在机器学习、数据挖掘等AI技术中，离散数学知识非常重要。
6. 计算机科学基础：除了以上提到的数学知识外，计算机科学基础也是学习AI所必需的。这包括编程（如Python、Java等）、操作系统、数据库、网络等方面的知识。
7. 专业课程：根据不同的AI研究方向，还需要学习一些专业课程，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这些课程通常会涵盖更多的数学知识和实践技能。
总之，学习人工智能需要具备一定的数学基础，但具体需要多少分取决于个人的学习背景和目标。一般来说，如果希望从事AI研究或开发工作，可能需要具备较强的数学能力，例如在硕士或博士阶段攻读相关课程并取得优异成绩。如果只是作为辅助工具使用，那么掌握一些基本的数学知识就足够了。
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