人工智能（AI）与数学有着密切的联系。数学为人工智能提供了坚实的理论基础，而人工智能也促进了数学的发展。以下是一些人工智能与数学相关的领域和应用：

1、机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它主要依赖于统计学和优化理论等数学技术。机器学习算法通过数据进行学习和改进，通常涉及线性代数、概率论、数理统计、凸优化等数学方法。
2、深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，它使用人工神经网络来模拟人脑的学习过程。深度学习需要大量的数学计算，包括矩阵运算、张量运算、卷积运算等。
3、自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，它涉及到文本处理、语言理解、机器翻译等方面。数学在自然语言处理中扮演着重要角色，如语言模型、文本分类、情感分析等。
4、计算机视觉：计算机视觉是人工智能的另一个重要应用领域，它涉及到图像处理、目标检测、图像分类等方面。数学在计算机视觉中也非常重要，如图像变换、特征提取、目标跟踪等。

一些关键的数学概念在人工智能中被广泛应用，包括：

1、线性代数：线性代数是人工智能的基础之一，它提供了向量空间、线性变换、矩阵分解等概念，用于处理高维数据。
2、概率论：概率论是人工智能中用于处理不确定性和随机性的数学工具，如贝叶斯网络、概率图模型等。
3、最优化理论：最优化理论是人工智能中用于寻找最优解的数学工具，如梯度下降、凸优化等。
4、信息论：信息论是人工智能中用于衡量信息熵、互信息等概念的数学工具。

人工智能中的一些重要数学技术包括：

1、BP算法：BP算法是一种用于训练神经网络的数学技术，它基于链式法则和梯度下降。
2、卷积神经网络：卷积神经网络是一种用于图像处理和计算机视觉的数学技术，它基于卷积运算和池化运算。
3、循环神经网络：循环神经网络是一种用于处理序列数据的数学技术，它基于循环连接和反向传播。

一些著名的人工智能数学家和研究者包括：

1、图灵：图灵是计算机科学和人工智能的奠基人之一，他提出了图灵机和图灵测试。
2、马文·明斯基：明斯基是人工智能的奠基人之一，他对神经网络和机器学习做出了重要贡献。
3、约翰·麦卡锡：麦卡锡是人工智能的奠基人之一，他提出了人工智能的概念和术语。

人工智能与数学的交叉领域还有很多，如：

1、数学建模：数学建模是使用数学技术来描述和模拟复杂系统的过程。
2、计算复杂性理论：计算复杂性理论是研究算法复杂性和可计算性的数学理论。
3、控制理论：控制理论是研究控制系统的数学理论，它在人工智能和机器人中有重要应用。

人工智能和数学的结合正在不断推动人工智能技术的发展和进步。