Matematik bileşen muhtemelen en azından gelişmiş cebir, trig, doğrusal cebir ve hesabı içerir.
Ama aynı zamanda kutunun dışında düşün. Algoritmalardaki sağlam temeller (Coursera'nın algoritmalar üzerine iki kursu vardır) ve MatLab, Octave veya R (ve Java, C / C ++ veya Python gibi esnek bir programlama dili ile) yeterliliği de dahil olmak üzere iyi programlama becerileri de gereklidir. Sorunuza yanıt olarak bunlardan bahsediyorum çünkü bence daha fazla "uygulamalı matematik" becerileridir ve teori ile uygulamalı uygulamalar arasında çeviri yapmak için esastır.
Makine öğrenimi ile ilgili bir dizi Coursera dersi aldım (ve Prof. Ng Makine Öğreniminin harika olduğuna dair bir posterle aynı fikirdeyim) ve NN. Birkaç ay önce, Coursera Toronto Üniversitesi ve Geoffrey Hinton aracılığıyla bir Nöral Ağlar Kursuna ev sahipliği yaptı (bunun hala mevcut olup olmadığından emin değilim). Harika bir kurs ve talep edilen: matematik bilgisi, Octave (açık kaynak MatLab benzeri bir klon) ile yeterlilik, iyi algoritmik tasarım (ölçeklenebilirlik için) ve doğrusal cebir.
Ayrıca (kendi başına matematik olmasa da), doğal dil işleme (özellik çıkarma, vb. İçin), bilgi alma, istatistik / olasılık teorisi ve Makine Öğreniminin diğer alanları (daha fazla teori almak için) gibi konuları da düşünebilirsiniz. Makine Öğrenmenin Temelleri (Mohri) veya Makine Öğrenmeye Giriş (Alpaydin) gibi son metinler, teori-uygulama karmaşıklığını köprülemede size yardımcı olabilir (sadece bence, bu zor bir sıçrama olabilir) - ve her ikisi de metinler çok matematik ağır, özellikle Vakıflar.
Yine, sanırım hepsi matematik ve NN ile ilgili ama daha geniş anlamda.