Для понимания и разработки алгоритмов на основе нейронных сетей необходимо иметь хорошее понимание следующих областей математики:

Линейная алгебра - основы умножения матриц, векторов, транспонирования, определителей и т.д. Очень важно понимать как работают операции над матрицами, так как многие операции в нейронных сетях сводятся к умножению и складыванию матриц.

Теория вероятностей и статистика - понимание вероятностных моделей, распределений вероятностей, как работает обучение на основе данных и принятие решений на основе статистических показателей.

Математический анализ - понимание производных, интегралов, оптимизации функций и градиентного спуска. Градиентный спуск является ключевым алгоритмом обучения нейронных сетей.

Теория графов - нейронные сети часто представляются в виде графа со связями между нейронами. Понимание базовых принципов теории графов поможет лучше понять структуру нейронной сети и ее обучение.

Для начала стоит изучить книги и учебные материалы по вышеперечисленным областям математики. Можно начать с базовых курсов на платформах Coursera, Udemy, Khan Academy или посмотреть онлайн-лекции на ресурсах типа YouTube или MIT OpenCourseWare. Также полезно работать с практическими задачами и научиться применять математические знания на практике, например, реализовывая алгоритмы на Python с использованием библиотек типа NumPy или TensorFlow.