首先，人工智能中的机器学习算法是基于数学理论建立的。从最常用的线性回归和k最近邻算法到深度神经网络和支持向量机，这些算法都涉及到大量的线性代数、微积分和概率论。矩阵运算在大数据处理中也扮演着重要的角色，这些算法中常日关注分类、聚类、预测等问题，通过数学模型的建立和参数调度，机器逐步得到了处理数据的能力，这对人工智能运用的发展具有重大的推动浸染。
其次，神经网络是人工智能领域中的核心技能之一。神经网络涉及到非常繁芜的高维空间数据处理，须要节制大量的高档数学知识，包括多变量微积分、概率微积分、组合数学等。特殊是，深度神经网络在繁芜任务中的运用，又涉及深度学习、卷积神经网络和循环神经网络等，无论是设计和调节参数、打算矩阵和向量的导数、还是优化参数、丢失函数和代价函数，都须要极高的数学知识，许多数学技能（如在图像处理、语音处理等领域中的卷积神经网络）被发展出来来应对实际问题。
其三，人工智能的优化问题得益于数学的支持。确定各个成分之间的关系、探求最优选项和探求最大值/最小值使得机器能够自动调度参数并改进自己。因此，导数、一阶条件、二阶条件等优化方法在机器学习领域中有广泛运用。
综上所述，数学在人工智能领域中扮演主要的角色。其利用在机器学习算法、神经网络和优化中显得尤为明显。然而，随着人工智能的不断发展，数学技能也在不断进步，例如蒙特卡罗方法、随机矩阵论、深度学习理论等都是热门话题。因此，对付人工智能从业职员来说，连续学习和理解新兴的数学方法是非常必要的，这也有助于加快人工智能的发展，并且在处理现实问题中可以更快、更准确地办理一些实际问题。
