校本部

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發展方向為科学计算、組合数学、数据科学、机率与统计，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，期能培養學生應用数学、應用軟體使用、程式设计、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。

中原應數系有別一般傳統应用数学系，除了数学理論發展外，也著重於將数学知識應用於数据科学、AI人工智慧、財務数学、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计算等智慧運算。整個學制下設有数学與科学计算學程、统计与大数据学程及資訊與AI人工智慧學程

應用数学就是運用数学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。與傳統的数学系不同的是，本系除了要求學生具備紮實的数学基礎外，更磨練學生豐富的数学軟體與程式设计實作經驗，以期能將所學應用於科學研究和產業發展。

中原應數系與一般傳統应用数学系的不同除了数学理論發展外，也著重於將数学知識應用於数据科学、AI人工智慧、財務数学、生物資訊與醫學統計。
本系畢業生近幾年為國內应用数学系中跨足台灣資訊科技、大数据科学與人工智慧表現卓越的科系。
設有数学與科学计算學程、统计与大数据学程及資訊與資訊與人工智慧等三學程，可參閱系上網頁。

在高中時期，對於数学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，了解数学的應用，特別是跨領域的應用，例如人工智慧、数据科学、電腦科學、工程等。亦鼓勵高中時期自學程式语言(例如Python或C)，學習用程式協助解決問題。

适才适所，以高中生自我探索开展能力為主
本系选才重点如下：
一、修課紀錄：1.重視修習與學系相關領域科目或課程之表現；惟不強調修課數量。2.重視選修相關領域科目或課程之動機與理由，以及修習心得。3.學業成績參考重點：数学科目成績（類組、班排名百分比）、學業總成績（類組、班排名百分比）
二、課程學習成果：1.重視能展現数学、自然科學領域能力課程及學習成果表現（含歷程及成果）2.重質不重量。
叁、多元表现。

本系课程兼顾理论与实作，所教授的内容採用严格逻辑推理过程所得结果，是亙古不变的真理。以此為基础，跨入其他领域较能得心应手，在应数系所学得的逻辑推理能力相较於其他相关科系更為札实。

中原應數系設有数学與科学计算學程、统计与大数据学程及资讯与人工智慧学程，整合跨域學習與創新實作。
近幾年與其他老牌私立大學应用数学系(含数学系)差異化
(1).
甄试门槛低，注重学生适性发展可於大二时适性选择所感兴趣的学程。
(2).
毕业学生就业率高
(3).
落實数学應用與資訊科技的結合
(4.). 強化與生物科技、醫學統計的跨域整合

高中生和許多家長對應數系最大的誤解就是：念数学畢業後只能應徵國、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机率统计、組合数学、科学计算、数据科学等領域課程，而從事相關工作。例：軟體工程师、理財規劃人員、風險管理人員、精算師、數據分析師、品管工程师等。

数学：數位時代 運算無所不在
當紅的大數據，電腦科學、財金、数学或統計這三大類人才炙手可熱；電機、數位產業也需要数学高手。
数学主要處理數字和圖像（幾何），在數位時代，3C產品的影像，都要數碼化，要防止駭客入侵的數位加密技術，更需高深数学；發展成熟的臉部及指紋辨識，要比對圖形，也用到数学技術。

数学不重視計算? 事實上，在科技迅速發展的時代，数学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，而是利用程式语言設計相關的演算法，利用電腦解決實際問題的能力。

誤解1: 中原應數系畢業只能從事教育事業的工作嗎?
说明：中原应数近十年来毕业就业率极高，有许多人任职台积电、鸿海、联发科等科技业的工程师。
誤解2: 就讀中原應數系一定要學習高階電腦程式嗎?
說明：若對程式不敢興趣，可選擇”数学與科学计算組”培養数学教學能力的精練，就讀師培中心，成為國高中老師

本系非常欢迎学生修读辅系，以加强实务方面的能力。因此在课程设计上，给学生相当多的弹性选修外系的课程。例如，对於数据科学感兴趣的学生，可以选修本系和统研所开设的数据科学学程，也可选修资讯工程系和资讯管理系的相关课程；对於财务金融或是风险管理方面感兴趣的学生，可以选修统计学研究所、金融管理系及应用经济系开设的相关课程。学生选修这些课程，可同时做為毕业学分、辅系学分及学程学分的证明。

中原應數自2013年起致力於落實数学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。
學生多跨域整合，如数学與科学计算學程跨域生物統計、统计与大数据学程跨域AI人工智慧、资讯与人工智慧学程跨域大數據等，以数学為基石，各學程之間的交互應用與結合更為牢固。
本系设置电脑教室与「智慧运算与大数据分析」研究室以供教学实作，结合智慧运算发展，建置百万的高速计算机与伺服器。