Современные тенденции в математике и индустрии искусственного интеллекта связаны, так как математика служит основой для машинного обучения и искусственного интеллекта, обеспечивая базу для понимания, моделирования и оптимизации алгоритмов, которые используются в реальных приложениях. 1

Некоторые области связи:

• Статистическое моделирование. 1 Теория вероятностей, линейная алгебра и математический анализ используются для разработки статистических моделей, представляющих факты и связи между данными. 1
• Алгоритмы оптимизации. 1 Для обучения и оптимизации моделей машинного обучения применяются методы математической оптимизации, такие как градиентный спуск, генетические алгоритмы и выпуклая оптимизация. 1
• Обработка естественного языка (НЛП). 1 Некоторые задачи НЛП, такие как анализ настроений, языковое моделирование и машинный перевод, облегчаются математикой, которая использует модели векторного пространства, цепи Маркова и байесовский вывод. 1
• Компьютерное зрение. 1 Математический анализ, линейная алгебра и геометрия используются в задачах компьютерного зрения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений, для извлечения полезных результатов из визуальных данных. 1

Кроме того, искусственный интеллект влияет на математику, расширяя области, в которых он оказывается полезным инструментом. 3 Например, ИИ повышает надёжность математических доказательств, автоматизируя ключевые конструкции. 3