La IA puede ser un campo matemáticamente intensivo para investigar. Algunos programas de CS no son muy rigurosos en sus requisitos matemáticos, pero sí para alguien con suficiente interés y visión que puede mitigarse tomando las electivas de matemáticas. Las matemáticas relevantes para la IA incluyen probabilidad, estadística, álgebra lineal, teoría de la optimización, teoría y combinatoria del gráfico [aplicada], análisis numérico y lógica (entre otras, es posible que me falte). Tomar un curso en todo esto puede no ser exactamente necesario, pero en muchos casos es muy beneficioso tener una amplia capacitación en algún tipo de matemáticas, por lo que también podrían ser los que son relevantes para su investigación.
También vale la pena señalar que la IA es un campo muy interdisciplinario y, en algunos casos, solo será una herramienta en el esquema mayor de los objetivos de un proyecto. Por ejemplo, podría trabajar en un laboratorio de robótica autónomo, pero podría encontrarse aplicando códigos de AI precompilados y pasar la mayor parte de su tiempo trabajando en la construcción, la programación de bajo nivel u otro tipo de trabajo de sistemas. Querría entender la inteligencia artificial suficiente para aplicar esos códigos, pero probablemente entender toda la teoría subyacente sería una exageración (a menos que tenga el tiempo y el interés). Las clases de matemáticas mencionadas anteriormente son principalmente para aquellos que realizarán investigaciones en IA y que podrían ser las que construyan las bibliotecas que usaría un robotista, por lo que debe sopesar los beneficios e inconvenientes de tomar muchos cursos de matemáticas cuando quizás sea un curso de ingeniería más útil para usted.