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我的學系 國立高雄大學
應用數學系
國立中山大學
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

811高雄市楠梓區高雄大學路700號

校本部

80424高雄市鼓山區蓮海路70號

學系特色

本系以紮實數學基礎為核心,發展科學計算、組合數學、數據科學及機率統計四大領域,師資專長兼具理論與應用。因應AI與科技產業需求,設有數據科學、人工智慧與資料科學兩大學分學程,以及智慧科技與應用跨域、生成式人工智慧兩大微學程,並鼓勵學生修習台積電智慧製造學程相關課程。系上具備完整的學士至博士班培育體系及專屬電腦教室,培養學生數學思維與跨域應用能力,銜接AI、資料科學及半導體等產業。

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本系提供數學、統計、科學計算與數據科學的完整課程,理論與實務兼顧。我們重視教學品質與職涯發展,教師熱忱指導專題研究。校系提供優渥獎助學金。系上與校方合作,開設軟體工程、金融、人工智慧等多元學程, 協助學生在紮實的數學基礎上,發展個人興趣與專長。

學科意涵

應用數學是運用數學理論與方法,透過數學建模、分析及計算,研究自然現象、科技發展與日常生活中的各種問題。除了重視數學基礎與邏輯推理能力,也強調將數學知識轉化為解決實際問題的工具。主要學習領域涵蓋科學計算、組合數學、機率統計及數據科學,並結合程式設計、數值模擬與資料分析等方法,廣泛應用於人工智慧、工程科技、金融及其他跨領域研究。


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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
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。
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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

應用數學系著重以數學理論為基礎,透過嚴謹的邏輯推理訓練,培養學生具備分析、建模與解決問題的能力。與數學系相比,本系更強調理論與實務並重,課程內容結合程式設計與資料分析;與統計系或資工系不同,本系重視數學思維與模型建立,能靈活應用於各類跨域問題。系上規劃兩大學程與兩大微學程,涵蓋AI、資料科學與數據分析領域,培育兼具數理基礎與實作能力的跨域人才,為進入高科技、金融與研究機構奠定紮實基礎。
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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、演算法工程師、AI工程師、精算師、數據分析師、品管工程師等。
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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

許多高中生以為應用數學系只重視公式計算與理論推導。事實上,本系除了培養紮實的數學基礎與邏輯思考能力,也重視程式設計、數學建模及資料分析。數學計算不只是數字運算,更包含運用演算法與電腦解決實際問題。透過理論課程與專題實作,學生能將數學知識應用於人工智慧、科學計算及數據科學等領域。
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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。

學習資源或補充說明

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。
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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。

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核心課程地圖
  • 大一必修
    • 微積分
    • 基礎數學
    • 程式語言
  • 大二必修
    • 線性代數
    • 高等微積分
    • 機率與統計
    • 微分方程
  • 大三必修
    • 代數學
    • 組合數學
    • 數值方法
  • 大一必修
    • 微積分
    • 線性代數
    • 計算機程式
    • 數學導論
  • 大二必修
    • 高等微積分
    • 離散數學
    • 微分方程
    • 機率論
    • 統計學
專業選修課程
  • 數學領域
    • 微分方程(二)、代數學(二)、複變函數論、基礎數論、向量微積分、分析導論、幾何學導論、動態系統、矩陣理論等
  • 科學計算領域
    • 數學建模與生物數學、漸進理論與擾動方法、數值微分方程、科學計算導論、數學建模、應用數學方法等
  • 組合數學領域
    • 組合數學(二)、圖論、計數組合、編碼理論、群試設計、組合機率方法、演算法、資料結構、代數學等
  • 數據科學領域
    • 矩陣計算、最佳化理論與應用、線性規劃、Python程式設計、機器學習、訊號處理、資料科學實務、非線性優化、控制系統等
  • 機率統計領域
    • 數理統計、財務工程、統計學習、應用機率模型、財務數學等
  • 數據科學學分學程
    • 培養資料探勘、機器學習與建模能力,結合數學、統計與電腦技術。適合未來投入資料科學、AI 應用與智慧分析領域。
  • 人工智慧與資料科學學分學程
    • 跨領域整合數學、資訊與管理,著重 AI 模型與大數據決策應用。適合從事人工智慧研發與跨域決策支援工作。
  • 智慧科技與應用跨域微學程-大數據分析組
    • 聚焦大數據處理、探勘與最佳化分析,訓練跨領域資料應用能力。適合商業數據分析、金融科技及政府資料決策。
  • 生成式人工智慧微學程
    • 專注於機器學習與深度學習,結合生成式 AI 與數學建模。適合 AI 模型研發、教育科技及智慧系統開發。
  • 台積電智慧製造學程
    • 科目對照表請參考下列網址:https://ord.nuk.edu.tw/p/404-1015-90516.php?Lang=zh-tw
  • 統計
    • 統計品管、數理統計、迴歸分析、實驗設計、統計學習與資料探勘、財務時間序列分析、精算方法與模型...等
  • 數學
    • 圖論、拓樸學、代數拓樸、幾何拓樸、微分幾何、複變函數論、高等機率論、高等線性代數、作業研究...等
  • 科學計算
    • 數值分析、平行計算、數值常微分方程、資料結構、演算法...等
  • 數據科學
    • Python與機器學習、統計學習與資料探勘、數據科學實務與創新、流形學習導論、資料視覺化...等
特色課程
完整課程地圖
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適合從事工作
  • 教授/副教授/助理教授

    凡具有大專院校教授、副教授、助理教授的身分,從事大專院校教學、研究與推廣的工作。


  • 軟體設計工程師

    從事設計、撰寫、測試各種軟體程式,並協助測試、修改、維護與保管程式之工作。


  • 統計精算人員

    運用數學、統計及財務分析之知識,從事準備金分析、公司價值分析、資產負債分析、風險管理與設計保險制度等工作。


  • 半導體製程工程師

    負責半導體相關的研究、設計與技術指導,並進行製程實驗分析、測試與改善工作。透過優化製程穩定性與效率,提升產品良率,確保生產品質與技術精進。


  • 演算法工程師

    從事演算法的研究、分析、構建並設計或修改相關軟體等工作。


  • 中學教師

    具有中等教師身分,擔任各國民中學、普通中學學校教師人員。依教學科目擬定各種課程的教材,進行課堂教學,並視學生學習情況給予支援。


  • 教授與研究員

    具有大專院校教授、副教授、助理教授身份,從事大專院校教學、研究與推廣工作。或於研究單位進行研究工作,例如中央研究院、工業技術研究院,或國家衛生研究院。


  • 統計精算人員

    運用數學、統計及財務分析之知識,從事準備金分析、公司價值分析、資產負債分析、風險管理與設計保險制度等工作。


  • 軟體設計工程師

    從事設計、撰寫、測試各種軟體程式,並協助測試、修改、維護與保管程式之工作。


  • 金融專業人員

    在金融、投資相關企業、組織或部門中,從事有價證券受託買賣,如股票交易、期貨及選擇權等相關金融商品。


系友生涯

我的學系

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應用數學系
國立中山大學
應用數學系

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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
10%
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
5%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
5% Complete
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% Complete
5%

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% Complete
100%
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
25%


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