Lihat sumber Kontribusi Matematika terhadap Fondasi Kecerdasan Artifisial

Matematika merupakan bahasa universal yang digunakan untuk merumuskan dan memecahkan berbagai persoalan dalam [[kecerdasan artifisial]]. Dari [[aljabar linier]] hingga [[statistika]], setiap cabang matematika memiliki peranan penting dalam pengembangan algoritma dan model AI. Tanpa matematika, kemajuan dalam bidang ini akan sangat terbatas.

== Aljabar Linier dan Jaringan Saraf ==
Aljabar linier menjadi tulang punggung dalam pembangunan [[jaringan saraf tiruan]] karena operasi dasar seperti perkalian matriks sering digunakan dalam proses pelatihan dan inferensi neural network. Vektor, matriks, dan tensor merupakan struktur data yang umum diolah oleh sistem AI.

== Probabilitas dan Pembelajaran Mesin ==
Statistika dan [[teori probabilitas]] sangat penting dalam [[machine learning]], terutama untuk membangun model prediktif dan mengukur ketidakpastian. Konsep seperti distribusi peluang, regresi, dan inferensi statistik sangat sering digunakan dalam pengembangan AI.

== Optimasi dalam Matematika dan AI ==
Proses pelatihan model AI sangat bergantung pada teknik [[optimasi matematika]]. Metode seperti [[gradien menurun]] dan algoritma optimasi lainnya membantu menemukan parameter terbaik agar model dapat bekerja secara maksimal.