Lo más sorprendente del aprendizaje automático es que con un tema tan complejo, se podría esperar que los requisitos previos sean largos y difíciles, lo que no es exactamente el caso. De hecho, si solo desea comenzar a implementar el aprendizaje automático, puede comenzar de inmediato con algunas bibliotecas realmente sencillas como tensorflow.
Pero desea hacer más, desea poder derivar los algoritmos y comprenderlos de una manera más significativa. Incluso entonces la matemática requerida no es muy exigente. Es probable que solo necesite un curso de estadística a nivel universitario que esté diseñado para estudiantes de matemáticas (o que esté diseñado para los estudios en ciencias de la computación, cualquier otro no sería lo suficientemente profundo). Lo mismo se aplica para el álgebra lineal. Para el cálculo solo el cálculo multivariable. Así que básicamente todo lo que estás aprendiendo en khan es suficiente. Personalmente, prefiero aprender leyendo libros de texto en lugar de conferencias, ya que es más rápido y eficiente de esa manera. Aquí hay algunos libros de texto que utilicé: Matemáticas discretas y sus aplicaciones: Kenneth H. Rosen: 9780072899054: Amazon.com: Libros, álgebra lineal y sus aplicaciones (5ª edición): David C. Lay, Steven R. Lay, Judi J. McDonald : 9780321982384: Amazon.com: Libros, y cualquier libro de texto de Cálculo en el mercado es bueno.