沒聽過數學分析，我只聽過“數值分析”。其和線性代數，機率論，圖論，高等數學，都是學好人工智慧的最基礎學科。

入門用得不多，但是等需要分析模型的原理，並且開始做改進最佳化，或者高等剪枝最佳化的時候，這些數學基礎的紮實程度就會成為很多AI工程師的分水嶺。

要麼成為混日子的調參俠，止步於模型復現，後面可以轉型為演算法工程開發。要麼成為真正的人工智慧演算法專家，致力於在類似cvpr之類的頂級會議上發表創新科研成果。

個人覺得高數足夠使用，入門以及做一些開發看看文獻足夠了。但是，人工智慧尤其是深度學習是個入門容易研究深了就很難的技術。我是做深度學習應用的，做了幾年發現數學能力下降不少，可能涉及到的數學還只是高數基礎內容、線代和機率論，再深一些的數學就有點吃力了。如果你看一些偏理論的文章，還是得把數學底子打好，很重要的。所以不管是高數還是數學分析，還是其他的什麼數學，能學就都學一學，肯定沒有壞處。不過並不是說非得把數學學完才能學人工智慧，一般來說大學學的數學就夠了，其他數學可以邊學邊補。