在人工智能学习平台上学习需要具备一定的数学基础。数学是人工智能的基础，包括概率论、统计学、线性代数和微积分等。在学习人工智能时，会涉及到大量的数学知识，例如计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域都需要深厚的数学基础来支撑。概率论和统计学是人工智能中常用的数学工具，用来描述不确定性和概率分布。线性代数则是用来处理向量、矩阵、空间变换等概念，是深度学习等领域的基础。微积分在优化算法中也扮演着重要角色。因此，具备扎实的数学基础是学习人工智能的前提之一。

另外，学习人工智能还需要具备一定的编程能力。编程是将人工智能理论应用到实际问题中的桥梁。常用的编程语言包括Python、Java、C++等，其中Python在人工智能领域应用广泛。掌握编程技能可以帮助理解算法原理、实现模型建立和调试等工作。另外，熟悉常用的人工智能框架和工具也是必不可少的，例如TensorFlow、PyTorch等。通过编程实践，可以加深对人工智能算法的理解，提升解决实际问题的能力。

此外，了解基本的计算机科学知识也是学习人工智能的基础。计算机科学涵盖计算机体系结构、操作系统、数据结构与算法等内容，这些知识对于理解人工智能算法的实现原理和性能优化至关重要。数据结构与算法是计算机科学的核心，对于解决各种问题都有重要作用。同时，了解计算机体系结构可以帮助理解计算机如何执行人工智能算法，优化算法的性能。此外，操作系统知识也可以帮助理解人工智能应用在不同平台上的运行原理，以及资源管理和调度的机制。

此外，对人工智能的基本概念和常用方法有一定的了解是必要的。人工智能涉及多个领域，包括机器学习、深度学习、模式识别、智能搜索等。了解这些领域的基本概念和算法原理，可以帮助理解人工智能的发展历程和应用场景，指导学习方向和深入研究。同时，对不同方法的优缺点有一定的了解也有利于选择适合的算法解决实际问题。

综上所述，学习人工智能需要具备数学基础、编程能力、计算机科学知识和对人工智能基本概念的理解等前置知识。这些知识将为深入学习人工智能奠定坚实的基础，帮助理解人工智能算法原理、实现应用和解决实际问题。