人工智能的发展离不开数学的支持。
在过去的几十年里，数学家们为人工智能领域供应了许多主要的理论和方法。
以下是人工智能十大数学根本：

概率论与统计学

概率论和统计学是人工智能领域中最常用的数学工具之一。
概率论为决策制订和优化供应了理论根本，而统计学则供应了数据剖析和预测的方法。
在人工智能中，概率论和统计学被广泛运用于机器学习、自然措辞处理、打算机视觉等领域。

线性代数

线性代数是研究线性方程组的数学分支，它在人工智能中有着广泛的运用。
线性代数供应了矩阵运算、特色值、特色向量等观点，这些观点在机器学习、深度学习、打算机视觉等领域中发挥着重要浸染。

微积分

微积分是研究函数和变量的变革率的数学分支，它在人工智能中也有着重要的运用。
微积分被广泛运用于优化算法、动态方案、函数逼近等领域。

组合数学

组合数学是研究计数问题的数学分支，它在人工智能中也有着广泛的运用。
组合数学被广泛运用于图论、算法设计、机器学习等领域。

拓扑学

拓扑学是研究空间构造的数学分支，它在人工智能中也有着重要的运用。
拓扑学被广泛运用于模式识别、图像处理、数据挖掘等领域。

泛函剖析

泛函剖析是研究函数空间和算子的数学分支，它在人工智能中也有着重要的运用。
泛函剖析被广泛运用于优化算法、机器学习、数据挖掘等领域。

几何学

几何学是研究形状、大小、空间等观点的数学分支，它在人工智能中也有着重要的运用。
几何学被广泛运用于打算机视觉、机器人学、自然措辞处理等领域。

离散数学

离散数学是研究离散构造和离散量之间关系的数学分支，它在人工智能中也有着广泛的运用。
离散数学被广泛运用于算法设计、数据构造、图论等领域。

数值剖析

数值剖析是研究数值打算方法的数学分支，它在人工智能中也有着重要的运用。
数值剖析被广泛运用于优化算法、数值仿照、打算机图形学等领域。

拓扑数据剖析

拓扑数据剖析是近年来发展起来的一种新的数据剖析方法，它在人工智能中也有着重要的运用。
拓扑数据剖析通过剖析数据点之间的拓扑关系来揭示数据的内在构造和规律，被广泛运用于机器学习、数据挖掘等领域。