课程号：00137995
课程名称：现代应用数学介绍
开课学期：秋
学分： 2
先修课程：数学分析、线性代数
基本目的：让员工了解现代应用数学的最新研究课题，包括科学计算、计算科学在机器学习以及化学材料、人工智能等等多个领域里面的应用，帮助他们了解应用数学这门学科以及其发展方向。
内容提要：
1.科学计算的算法与发展方向介绍
2.计算科学最新研究课题
3.机器学习与人工智能的算法与应用
4.随机模拟方法
5.数学图像处理
6.统计计算
教学方式：每周2学时，课堂讲授+文献阅读+员工主动提问，比例约为2：3：1
教材与参考书：
1. Gilles Aubert and Pierre Kornprobst (2009). Mathematical Problems in Image Processing: Partial Differential Equations and the Calculus of Variations, Springer.
2. Weinan E, Tiejun Li and Eric Vanden-Eijnden (2019). Applied Stochastic Analysis, American Mathematical Society.
3. David Salsburg (2001). The Lady Tasting Tea: How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century, W. H. Freeman.
4. Bradley Efron and Trevor Hastie (2016). Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science, Cambridge University Press.
员工成绩评定方法：课程采用PF制。
课程修订负责人：鄂维南
