高中AI学习确实需要具备一定的数学基础。AI是一门涉及大量数学知识的学科，数学是AI的基础，为AI提供了建模、优化、推断等分析工具。AI领域涉及的数学内容包括概率论、线性代数、微积分、优化理论等。通过数学方法，AI可以更好地处理数据、优化模型、提高预测效果，因此数学基础对高中AI学习至关重要。
在高中AI学习中，概率论是一门必不可少的数学学科。概率论是AI算法中的重要基础，如贝叶斯方法、随机过程等都建立在概率论的基础上。在AI的决策、推断、模型训练等过程中，需要借助概率论来进行不确定性推断、风险管理、模型评估等方面的分析，使得AI系统更具鲁棒性和准确性。
另外，线性代数在高中AI学习中也发挥着重要作用。线性代数是研究向量空间、线性变换的数学学科，在AI中被广泛应用于矩阵运算、特征值分解、奇异值分解等方面。线性代数的概念和方法在神经网络、机器学习、深度学习等领域都扮演着重要角色，帮助AI系统更好地进行数据表示、特征提取、模型训练等任务。
此外，微积分也是高中AI学习中不可或缺的数学学科。微积分是研究变化率、积分、微分等概念的数学学科，在AI中被用来描述函数的斜率、曲率，进行函数优化、求解极值等操作。基于微积分的方法在深度学习、优化算法、模式识别等领域发挥着重要作用，帮助AI系统更高效地学习和优化模型。
此外，优化理论也是高中AI学习中不可或缺的数学学科。优化理论研究如何寻找函数的最小值或最大值，提供了许多优化算法，如梯度下降、牛顿法等，在AI中被广泛应用于模型训练、参数调优、决策优化等问题。优化理论的方法和技术使得AI系统能够更快速地收敛、得到更好的结果，提高了AI系统的性能和效率。
综上所述，高中AI学习需要具备一定的数学基础，包括概率论、线性代数、微积分、优化理论等数学学科。这些数学知识为AI提供了建模、优化、推断等分析工具，帮助AI系统更好地处理数据、优化模型、提高预测效果，是高中AI学习的重要基础。