对于数学能力较弱的人来说，想要投身人工智能领域确实存在一定的困难，但这并不意味着这一目标无法实现。尽管人工智能的发展离不开数学的坚实基础，数学能力不足的人依然有可能在该领域取得成就。以下是一些建议，旨在帮助数学基础薄弱者学习人工智能，并克服这一障碍。

首先，认识人工智能与数学的内在联系。人工智能是一个跨学科的综合性领域，数学是其不可或缺的基石。数学在人工智能中的应用广泛，尤其是在算法设计、模型优化和数据分析等方面。值得注意的是，人工智能的学习不仅仅是数学，还包括编程、数据结构、算法设计、机器学习等多个领域。因此，即使数学基础较弱，也可以通过其他途径来补充和提升。

其次，强化数学基础知识。尽管数学基础薄弱，但在学习人工智能时，掌握一些基本的数学知识仍然是必要的。以下是一些建议的学习内容：

1. 线性代数：线性代数是人工智能中至关重要的基础知识，尤其是在处理多维数据和矩阵运算时。建议从向量和矩阵的基本概念开始，逐步学习矩阵的运算、线性方程组、特征值与特征向量等内容。

2. 微积分：微积分在人工智能中主要用于函数的极值求解、梯度下降等优化算法。建议学习导数和偏导数的概念，以及它们在函数优化中的应用。

3. 概率论与统计学：概率论和统计学在人工智能中用于处理不确定性问题，特别是在机器学习和深度学习中的应用非常广泛。建议学习概率的基本概念、随机变量、概率分布、期望与方差等内容，以及基本的统计方法，如参数估计、假设检验等。

在学习过程中，可以选择适合初学者的教材或在线课程，通过逐步练习和巩固来提高自己的数学水平。