Для понимания глубокого обучения на глубоком уровне вам потребуется понимание нескольких различных областей математики. Вот несколько ключевых областей, которые стоит изучить для этого:

Линейная алгебра: она играет важную роль в глубоком обучении, так как многие алгоритмы и модели основаны на матричных операциях и векторном пространстве.

Математический анализ: знание дифференцирования и интегрирования поможет вам понять оптимизационные методы, используемые в глубоком обучении, такие как градиентный спуск.

Теория вероятностей и математическая статистика: они играют важную роль во всех аспектах машинного обучения, включая оценку производительности модели, обработку данных и оценку неопределенности.

Оптимизация: понимание методов оптимизации, таких как стохастический градиентный спуск, а также важных понятий, таких как регуляризация, также будет полезно для работы с глубоким обучением.

Для более глубокого понимания этих концепций вы можете начать с классических учебников по соответствующим областям математики и пошагово изучать их в контексте глубокого обучения. Также полезно будет прочитать научные статьи и учебники, посвященные конкретным аспектам глубокого обучения, чтобы узнать, как математические концепции применяются на практике.