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系所課程 |
應用數學系 Department of Applied Mathematics
教育目標
核心能力| 順序 | 學生核心能力 | 定義及說明 | 檢核指標 | 合格證明 |
| 1 | 數理基礎知識 | null | null | null |
| 2 | 數學分析專業知識 | null | null | null |
| 3 | 統計分析專業知識 | null | null | null |
| 4 | 計算科學專業知識 | null | null | null |
| 5 | 資訊科學專業知識 | null | null | null |
| 6 | 數學、統計、力學之理論解析 | null | null | null |
| 7 | 數學及統計軟體能力 | null | null | null |
| 8 | 英文語言能力 | null | null | null |
教育目標與核心能力對應表
| 能力對應 | 教 育 目 標 | |||
| 以大學基礎數學為核心。 | 配合計算數學、統計與數據科學之師資，培養學生使具獨立思考之能力。 | 能從事理論與應用分析、以及與數學相關之跨領域實務工作。 | ||
核 心 能 力 | 數理基礎知識 | |||
| 數學分析專業知識 | ||||
| 統計分析專業知識 | ||||
| 計算科學專業知識 | ||||
| 資訊科學專業知識 | ||||
| 數學、統計、力學之理論解析 | ||||
| 數學及統計軟體能力 | ||||
| 英文語言能力 | ||||
課程規劃課程列表
| 課程分類 | 課程名稱 |
| 共同必修 | 通識課程(30)、體育課程(不計入畢業學分)、勞作教育、英文能力檢定 |
| 院開授課程 | |
| 本系必修 | 資料結構 、線性代數(二) 、服務學習(二)：勞作教育 、演算法 、數值分析(一) 、偏微分方程 、離散數學 、普通物理學 、科學計算導論 、機率論 、微積分Python實作 、數理統計(二) 、微積分(二) 、統計學 、機器學習導論 、 |
| 本系選修 | 人工智慧應用在教育數據(三) 、數據應用實務(一) 、資料庫系統設計(二) 、統計模擬 、深度強化學習實作 、教育大數據專題(一) 、數值最佳化 、人工智慧在適性化學習應用(三) 、實變函數論(一) 、大數據分析套裝軟體(二) 、教育大數據專題(三) 、人工智慧應用在教育數據(一) 、巨量資料分析 、數據應用實務(三) 、人工智慧在適性化學習應用(一) 、大數據結構化程式設計 (三) 、資料庫系統設計(三) 、微積分專業英文 、數學規劃(二) 、人工智慧在適性化學習應用(二) 、大數據分析套裝軟體(一) 、普通物理學實驗 、大數據結構化程式設計 (一) 、大數據分析套裝軟體(三) 、應數實作 、資料庫系統設計(一) 、大數據結構化程式設計 (二) 、人工智慧應用在教育數據(二) 、數據應用實務(二) 、科技產業校外實習 、教育大數據專題(二) 、 |
升學方向| 課程分類 | 相關系所 | 推薦課程 |
就業方向| 工作類別 | 相關職業 | 推薦課程 |
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