國立中山大學 應用數學系英語組 |
中原大學 應用數學系 |
|
---|---|---|
所屬學群 |
數理化學群
數學學類 |
數理化學群
數學學類 |
所在校區 |
校本部 80424高雄市鼓山區蓮海路70號 |
校本部 32023 桃園市中壢區中北路二OO號 |
學系特色 |
本組之應數系專業必修及部分選修課程採英語授課,歡迎你加入我們的行列。本系擁有優秀的師資。大學部課程紮實,並與校內其他學程互相配合。大學畢業生還可向資訊、財務、管理等方向多元發展。研究所分統計、數學、數據科學和科學計算四組。本系也針對學生的不同興趣和出路,幫助學生提早規劃修習的課程,提供了金融工程學程,軟體工程學程,人工智慧與數學學程,供學生選擇。 |
中原應數系有別一般傳統應用數學系,除了數學理論發展外,也著重於將數學知識應用於數據科學、AI人工智慧、財務數學、生物資訊與醫學統計。本系師生透過實作參與各項競賽,曾獲國際「TAAI 電腦對局競賽」金牌、銀牌與「金象盃大數據」競賽第一名等各項競賽殊榮,未來將致力於大數據分析、AI人工智慧、資訊統計與跨域整合量子計算等智慧運算。整個學制下設有數學與科學計算學程、統計與大數據學程及資訊與AI人工智慧學程 |
學科意涵 |
應用數學系所教授的學科除數學學科基本所授課程(分析、代數、幾何、方程、機率、統計、拓樸...等)外,並引入其它學科領域(科學、工程、管理...等)解決問題所需的數學思考模型或數學相關理論方法,加強其理解與運用。 |
中原應數系與一般傳統應用數學系的不同除了數學理論發展外,也著重於將數學知識應用於數據科學、AI人工智慧、財務數學、生物資訊與醫學統計。 |
學習方法 |
1. 課程內可學習到主要的概念及架構。 2. 課程後,需立即將學到的內容重新整理;之後做大量的練習(思考解答習題)。 3. 若遇到理解有疑問或不清楚的地方需重復以下步驟: 定義=>理論=>解決問題(或應用)。 (注意:學得仔細比學得快重要!) 4. 可與他人探討(教學相長:教別人可增加表達能力,請教別人可獲得問題的解法或不同的看法!) 5. 課本內文的細讀及大量的練習,有助於閱讀及課程中未提到的性質探索。 |
專題互動式的教學。 圖解:專題討論 版權:自行拍攝 問題導向 PBL教學法-同學必須主動發掘問題、設計解決方案,並定期做進度報告與授課老師討論內容 圖解:翻轉與思解合教室 版權:自行拍攝 專題實作-由本系專任教師指導學生實作一主題,研討時間及方式由指導老師及其所屬學生自行決定,期末需繳交專題報告 圖解:專題海報展示 版權:自行拍攝 教師學生專題討論與創新主題之開展,例如大數據主題(如傳播肺炎率之發生的大數據分析等以及人工智慧中的智慧辨識、智慧對弈等) 版權:自行拍攝 利用本系所設置的「智慧運算與大數據分析」研究室進行大數據與人工智慧實案的模擬與演算法的創新 |
高中階段可以準備的學習方法或方向 |
數學的內容彼此具有相關性,當學生遇有相關性的內容時,可以思考如何彙整、組織以及重新整理,再輔以具備多種觀念的綜合習題,以此進行練習。 |
適才適所,以高中生自我探索開展能力為主 |
與相關科系之異同 |
應用數學系特別注重邏輯嚴謹的思考與分析。應用數學系的基礎訓練及養成較費時,但學習完成後,會在多方面的能力展現其強度(理解、學習、溝通會增強),學科技巧不易被取代。與相關科系(如物理、化學、資工...等)以微積分課程為例,因所需達成的目標不同,所需理解的深度亦不同。 |
中原應數系設有數學與科學計算學程、統計與大數據學程及資訊與人工智慧學程,整合跨域學習與創新實作。 |
生涯發展容易誤解之處 |
有人認為數學系畢業只能繼續深造或當老師,這是很大的誤解。數學系畢業後的出路非常廣。可以做精算類的工作,資料科學家(如大數據、AI、機器學習、統計分析)。也可走金融分析或銀行業或資工資管相關工作。數學的訓練是很多職場喜歡的,因為它是嚴格的思考訓練,可以培養好的學習能力,這在將來多變的職場裡面是必需的。 |
數學:數位時代 運算無所不在 |
學習方法容易誤解之處 |
中學之前的學習著重計算形式的演練,大學數學的學習重視抽象思考,其目的為增加解決問題的深度及廣度。 |
誤解1: 中原應數系畢業只能從事教育事業的工作嗎? |
補充提醒與說明 |
建議深入研讀一門數學課程(精讀),可概略知道數學的學習本質。 |
中原應數自2013年起致力於落實數學應用與資訊科技的結合,包含智慧對弈、大數據分析、生物資訊統計等。 |
國立中山大學 應用數學系英語組 |
中原大學 應用數學系 |
|
---|---|---|
核心課程地圖 |
|
|
專業選修課程 |
|
|
特色課程 |
線性代數為數學基礎課程,可應用於多學科、數據分析、人工智慧...等。 微積分為數學基礎課程,可應用於多學科、數據分析、人工智慧...等。 機率論為數學基礎課程,可應用於多學科、數據分析、人工智慧...等。 統計學為數學基礎課程,可應用於多學科、數據分析、人工智慧...等。 計算機概論與計算機程式運用計算機程式,將數學方法運用於多學科、數據分析、人工智慧...等,協助解決問題。 |
數學軟體實作本課程將教授matlab 與python程式語言,學會如何將抽象的思考邏輯改以實體的程式表達出來。本課程較適合初學者入門選修,透過實機演練,培養撰寫程式語言與邏輯思考的能力。 圖解:上課 版權:自行拍攝 數學建模與模擬教導學生運用微積分知識來介紹當今各種現象的連續模型,以期同學們可以利用課程學會運用數學來解決問題、模擬現象。現象的連續模型,為了能夠利用電腦模擬,我們會介紹基本的數值離散化方法,運用電腦的運算能力,搭配Mathematica、Matlab、Octave等軟體來進行模擬。 圖解:上課 版權:自行拍攝 量子計算
1.認識量子科技、發展與未來前景 圖解:教科書 數據理論分析與方法本課程介紹必要的資料分析知識。主要討論的主題包含:描述性統計、迴歸分析、資訊理論、遺漏資料處理、資料分群與分類法等。使修課學生有能力在未來應用課堂上所學之技術來實際分析資料,從資料中找出有用的資訊。 人工智慧教授學生認識並理解人工智慧之基本意涵,並深入介紹人工智慧中的其中一個專門領域:電腦對局的內容及應用 圖解:人工智慧與大數據競賽 版權:自行拍攝 |
國立中山大學 應用數學系英語組 |
中原大學 應用數學系 |
|
---|---|---|
適合從事工作 |
|
|
系友生涯 |
林○成2000年中山應數博士班畢業 中國醫藥大學職業安全與衛生學系教授
王○民2005年中山應數博士班畢業 中原大學應用數學系教授(系主任)
黃○峰2008年中山應數博士班畢業 中央大學統計所教授
梁○菖2014年中山應數博士班畢業 鴻海精密工業技術專理
黃○伯2013年中山應數學士班畢業 惠普HPI RFQ分析師 |
李崇章(數學系75級)上海美聲集團總管理處總經理 李校友自1994年5月起加入上海美聲集團服務,目前為公司總管理處總經理,美聲服飾主要從事成衣鋪料代工服務,後公司發展為集設計、製版、印刷、包裝及銷售於的專業成衣鋪料供應商,成立30年來成功地為全世界客戶提供優質服務,現今據點分布如:上海、浙江、香港、越南、柬埔寨、孟加拉、印度、土耳其、英國、美國等。
劉耀經(數學系63級)曾任美國農業研究署署長 2014年~2015年 Agriculture Research Service Associate Administrator(副署長) 2010年~2014 年 U.S. National Agriculture Library Director(館長) 2000年~2010年 U.S. National Library
許澎(應數系59級)現任新光人壽駐會董事 經歷: 中華民國銀行商業同業公會金控業務委員會 委員、中華民國人壽保險同業公會 理事 2017.06~迄今 新光人壽駐會董事 2012.04 ~2017.06 新光金控 副董事長 2008.04~2016.08 新光金控 總經理 2007.01~2008.04 新光金控 首席副總經理 2005.10~2007.01 新光金控 財務長 2003.04~2017.06~新光金控兼新光人壽 發言人 圖解:李怡如教授 版權:自行提供
李怡如教授(應數系80級)目前為美國杜克大學生物統計教授,亦是北美「北卡台灣菁英協會」(NCT-PASS)的創會會長。 North Carolina State University Statistics博士 中原大學應數系畢業 圖解:穆椿榮博士 版權:自行提供
穆樁榮博士Ph. D. (Operations Research) Florida Institute of Technology, Melbourne, Florida 1994 B. S. (Mathematics) Chung Yuan Christian University, Chung-li, Taiwan 196 Academic Advisor Florida Institute of Technology, College of Sciense and Engineering(理工學院學術顧問) Technical Consultant GrayWolf Technical Services(科技顧問) |
國立中山大學 應用數學系英語組 |
中原大學 應用數學系 |
|
---|---|---|
多元能力 |
邏輯推理:能捕捉事物運作的規律或關聯性,歸納或是推演不同事物的差異或因果關係,並得到特定理解。
30%
數理科學:能選擇適當的科學、數理知識或邏輯來思考問題,依據科學規律正確地推演出答案或排列資訊。
30%
程式設計:了解程式語法以及邏輯架構,撰寫、修改程式,開發並設計系統。
20%
語文理解與表達:能透過語文理解他人想法形成特定概念,且能說明特定想法或因果關係。
5%
敏銳創造:能覺察特定事件與觀念、理論之間的差異,且能對事物進行拆解、組合、重新詮釋,呈現新穎之處。
5%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
5%
主動學習:積極尋求新資訊用以掌握問題的前因、後果以及預期影響,並依據各環節選擇適合的學習行為。
5%
|
敏銳創造:能覺察特定事件與觀念、理論之間的差異,且能對事物進行拆解、組合、重新詮釋,呈現新穎之處。
15%
邏輯推理:能捕捉事物運作的規律或關聯性,歸納或是推演不同事物的差異或因果關係,並得到特定理解。
15%
數理科學:能選擇適當的科學、數理知識或邏輯來思考問題,依據科學規律正確地推演出答案或排列資訊。
15%
快速知覺與總結:能從散落的資訊中,快速分辨與覺察具有意義的訊息,且能歸納出要點、關聯、架構等概念。
15%
程式設計:了解程式語法以及邏輯架構,撰寫、修改程式,開發並設計系統。
15%
空間定向:能覺察環境、物體與自己的相對位置,辨別出方向、維度,想像物體在移動或重新排列後的外觀。
10%
問題解決:分析並預判問題的成因與後果,設想出合適的解決方法及使用的工具。
10%
記憶詮釋:能識別、儲存、喚起多項資訊、數字、知識內容,且能以多種方式組合這些訊息間的差異與關聯。
5%
|
性格特質 |
自信肯定:總是相信自己能達成目標,會肯定自身的優勢、長處,面對挫敗能較好的調整情緒。
25%
堅毅負責:常常長時間專注投入於特定事物,排除干擾訊息,會對所承諾的事物,會負起責任目標、執行到底,享受追求成就。
25%
深思力行:常常追求事物的條理秩序,審慎確認事物的彼此關係,行事仔細考量後果。
25%
探究冒險:常常樂於探索未知事物、能夠容忍陌生情境,樂於把困難視為一種挑戰,在探索、挑戰未知中偏好看見自己的成長。
25%
|
深思力行:常常追求事物的條理秩序,審慎確認事物的彼此關係,行事仔細考量後果。
50%
變通開創:常常對多種事物,表達熱情興趣,對於既有事物,進行拆解、重組,給予新的理解與觀點,並且喜愛創造出令人意想不到的新事物。
50%
|
展開