國立高雄大學 應用數學系 |
國立中山大學 應用數學系 |
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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 811高雄市楠梓區高雄大學路700號 |
資料準備中 |
學系特色 |
發展方向為科學計算、組合數學、數據科學、機率與統計,師資專長橫跨這四個領域,課程設計亦依循這四大方向開設,期能培養學生應用數學、應用軟體使用、程式設計、數據分析等方面的專業能力。本系是高雄大學第一個由大學部至博士班發展完善之系所,擁有專屬之電腦教室,專題研討教室及多媒體教室皆配備有電腦與計算軟體,隨時可進行學術和課業討論。 |
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。數學乃科學之⺟,歡迎你加入我們的⾏列。 |
學科意涵 |
應用數學就是運用數學理論來模擬及解釋自然界的現象,或是用來解決現代科技及現實生活中所遭遇的各種問題。與傳統的數學系不同的是,本系除了要求學生具備紮實的數學基礎外,更磨練學生豐富的數學軟體與程式設計實作經驗,以期能將所學應用於科學研究和產業發展。 |
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。 |
學習方法 |
傳統學習方式:由於大學用書大部分是原文書,上課聽講,養成做筆記習慣是相當重要的,大學數學相當注重邏輯推理過程,因此課後複習反覆思考多練習習題,才能內化及提升自我的邏輯推理能力。 利用環境資源:課後若有任何疑問,可以問老師或助教,也可以和同學相互討論,組成讀書會等。養成查詢資料的習慣,對學習相當有助益,可到圖書館找書或期刊,或利用網路。另外,還可利用暑假期間到中央研究院數學研究所進行暑期研習。 多元學習:在數學的專業基礎之上,若能在相關科系中尋找自己感興趣的科目來培養第二專長,對於進入職場工作無往而不利。現代社會相當注重團隊合作,因此在大學社群中培養表達溝通的能力相當重要。除此之外,還需要培養藝術欣賞能力。 實際操作演練:本系微積分和高等微積分等科目設有實習課程,利用實習課上台演練習題,可以學習表達,更能了解自己的不足之處。另外,本系硬體方面設有科學計算實驗室兩間和3D印表機,軟體方面有科學計算軟體、數學程式庫、套裝軟體、程式編輯器等,同學皆可透過操作機器或使用軟體來輔助學習。 培養國際觀:國內數學界不定期舉辦國際研討會,同學皆可參與以擴展視野。另外,亦可透過申請至國外大學進行交流或研修,可藉此了解當地文化,認識當地學生,接收更多元資訊。 |
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。 |
高中階段可以準備的學習方法或方向 |
在高中時期,對於數學或物理課所討論的公式或結論,能知道其公式的推導過程,建立數理邏輯思考能力;此外,多閱讀課外讀物,了解數學的應用,特別是跨領域的應用,例如人工智慧、數據科學、電腦科學、工程等。亦鼓勵高中時期自學程式語言(例如Python或C),學習用程式協助解決問題。 |
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。 |
與相關科系之異同 |
本系課程兼顧理論與實作,所教授的內容採用嚴格邏輯推理過程所得結果,是亙古不變的真理。以此為基礎,跨入其他領域較能得心應手,在應數系所學得的邏輯推理能力相較於其他相關科系更為札實。 |
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。 |
生涯發展容易誤解之處 |
高中生和許多家長對應數系最大的誤解就是:念數學畢業後只能應徵國、高中教師,或是從事補教業。事實上,應數系畢業生從事的工作相當多元,學生會根據在學時所選修的機率統計、組合數學、科學計算、數據科學等領域課程,而從事相關工作。例:軟體工程師、理財規劃人員、風險管理人員、精算師、數據分析師、品管工程師等。 |
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。 |
學習方法容易誤解之處 |
數學不重視計算? 事實上,在科技迅速發展的時代,數學系課程除了培養學生邏輯推導能力外,計算能力也是重點。這裡的計算能力指的不是傳統的數字演算,而是利用程式語言設計相關的演算法,利用電腦解決實際問題的能力。 |
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。 |
補充提醒與說明 |
本系非常歡迎學生修讀輔系,以加強實務方面的能力。因此在課程設計上,給學生相當多的彈性選修外系的課程。例如,對於數據科學感興趣的學生,可以選修本系和統研所開設的數據科學學程,也可選修資訊工程系和資訊管理系的相關課程;對於財務金融或是風險管理方面感興趣的學生,可以選修統計學研究所、金融管理系及應用經濟系開設的相關課程。學生選修這些課程,可同時做為畢業學分、輔系學分及學程學分的證明。 |
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。 |
國立高雄大學 應用數學系 |
國立中山大學 應用數學系 |
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核心課程地圖 |
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專業選修課程 |
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特色課程 |
機器學習想知道哪一科有被當的危機嗎?給我期中考和小考成績就可以!桌面凌亂又懶得自己整理?交給機器人來搞定!假日無聊找不到人一起打牌、下棋?機器手臂永遠陪在你左右!很神奇嗎?一點也不!透過機器學習這門課,加上你滿滿的創意,可以做到的事情將連你自己都預想不到。 圖解:機器手臂 群試設計群試理論主要是用來處理蒐尋問題,藉由測驗來找出待蒐尋的物件,群試(group testing)源自於1942年血液測試問題,群試設計相關的研究不斷地發展及演變,更被應用到計算分子生物及通訊網路上,研究群試設計可以採用的工具及其相關領域有組合方法、圖論、機率方法、演算法、代數、線性代數等待補充 圖解:孔明神算 最佳化理論與方法最佳化問題是應用數學最重要的主題之一,也是為了解決生活上實際問題所產生的一門學問,例如: 業界的最低成本問題、航空公司的最佳排班問題、半導體的模擬資源最佳化配置等等,這些都是與我們息息相關的問題。因此,這們課將教導大家如何處理、計算與分析最佳化問題。主要將分為:數學建模、線性規劃以及非線性規待補充 |
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。 |
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適合從事工作 |
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系友生涯 |
劉庭吟高雄大學應用數學系99級學士。 就學期間曾參加中研院暑期研習營,畢業後考上台灣大學流行病學與預防醫學研究所統計組,並取得碩士學位。之後進入緯創資通股份有限公司擔任工程師表現傑出。曾參與2016年高雄魚客松比賽,名次第一名; 2016公司內部TechDay比賽,名次第三名。2017年獲選為公司優秀員工,於 2018年申請為美國麻省理工AI實驗室的訪問工程師。
賴志嘉高雄大學應用數學系104級學士 本系畢業後,進入中央大學統計研究所就讀,取得碩士學位。在學期間,曾參加中研院統計研究所暑期研習取得研習證書並獲得「社會網路」課程競賽優勝,也參與科技部補助大專學生研究計畫「應用PSO演算法處理財務模型參數估計與最佳資產配置選取」,106年榮獲中華民國斐陶斐榮譽學會榮譽會員。
羅揚高雄大學應用數學系107級學士 就學期間,曾榮獲科技部大專生研究計畫「應用函數時間序列模型預測高速公路旅行時間」補助,並參加低壓智慧電表大數據分析設計競賽榮獲優等獎。畢業後考上清華大學統計學研究所,目前在台灣積體電路製造股份有限公司擔任品質工程師一職。 |
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
黃○峰2008年中山應數博士班畢業 高雄大學應用數學系教授
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 |
國立高雄大學 應用數學系 |
國立中山大學 應用數學系 |
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多元能力 |
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。
50%
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。
30%
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%
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。
10%
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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%
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性格特質 |
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。
100%
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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%
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