Глубокое обучение и искусственный интеллект — чрезвычайно важные современные области, в которых в настоящее время существует большой разрыв между огромными практическими успехами и теоретическим пониманием лежащих в их основе механизмов. Целью этого направления является разработка передовых математических методов анализа моделей DL и AI, прогнозирования и объяснения свойств этих моделей, а также более эффективного управления их характеристиками. В текущих исследованиях искусственного интеллекта существует значительный интерес к изучению сложных нейронных сетей математическими методами, уже широко используемыми в теоретической физике, в частности методами теории представлений, теории случайных матриц, статистической механики, теории поля, теории возмущений.