数学とコンピュータサイエンスの学士号が来秋に開設される

数学とコンピューティングの新しい学部専攻は、数学学部とコンピューティング学部の共同の取り組みにより、来年の秋に開設される予定です。新しい専攻では、高度な数学理論とコンピューター サイエンスの洗練された概念に関する包括的かつ学際的なトレーニングを提供します。

新しいプログラムは、計算システムとアルゴリズムがどのように機能するかだけでなく、それらが機能する理由、つまりその特性を証明し、新しい課題に適応させ、数学とコンピューティングの交差点でイノベーションを推進する方法を理解しようとする学生向けに設計されています。

「数学とコンピューターサイエンスは深く絡み合っています。数学はコンピューティングアプリケーションに情報を与え、コンピューティングアプリケーションは数学の発展を推進します。一方を他方なしで知的に行うことはできません」と数学スクールのマイケル・ウルフ学部長はインタビューで語った。 技術。 「そのアイデアは、数学とコンピュータ サイエンスの相乗効果、つまりこれらの分野がどのように統合されるかを理解するために、2 つの科目の中間にあるコンテンツをカリキュラムの中心に据えることです。」

この学位は、卒業生に強力な数学的推論と実践的なコンピューティング スキルを身につけ、人工知能、データ サイエンス、定量的金融、アルゴリズム設計など、さまざまな最先端の学際的な仕事に就かせることを目的としています。

「多くの業界の雇用主から手紙が来て、まさに彼らが望んでいるような雇用だと言ってきました」とウルフ氏は語った。 「アプリケーションを理解しているだけでなく、それが機能する理由と、それを変更して適応させる方法を知っている人。」

この新しいプログラムの提案は、ウルフ氏が数学学部とコンピューティング学部の教員とともに組織したタスクフォースによって設計され、ほぼ 2 年間にわたって進められてきました。このアイデアは、コンピュータ サイエンスと数学の両方を学ぶことに対する学生の強い関心と、そのための既存の選択肢の限界に応えて最初に提案されました。

「現在の設定では、数学とコンピューターサイエンスの二重専攻をするか、どちらかの科目を副専攻するか、その場合はここに滞在しなければならない期間がかなり難しくなるが、そうすると深みが足りない」と数学部の教授で学位提案タスクフォースのメンバーであるハオミン・チョウ氏は述べた。

この新しい学際的専攻は、2024 年 2 月にいくつかの数学およびコンピューター サイエンスの上級コースの学生に送信されたアンケートで好評を博しました。回答者の 45% が「現在の専攻よりもこの専攻を間違いなく好む」、回答者の 32％ が「おそらく現在の専攻よりもこの専攻を好む」と回答しました。

タスクフォースは、単に数学とコンピュータ サイエンスのカリキュラムを組み合わせて既存のプログラムのハイブリッドを形成するのではなく、何か新しいものを作成することを構想しました。

「ただやってください[ing] 半分は一方のメジャー、半分はもう一方のメジャー、そして… スティック[ing] 「それは決してここでの計画ではありませんでした。常に、2 つの分野の間に存在するトピックについて、思慮深く一貫したカリキュラムを用意することが目的でした。」とウルフ氏は言いました。

カリキュラムは、3 つの集中コースと、数学とコンピューター サイエンスのコースを慎重に組み合わせたもので構成されています。また、これら 2 つの分野を統合するために特別に設計された 8 つの新しいコースで構成されています。その中には、すべての集中コースに必要な入門コースである MATH/CS 2740 数学とコンピューティングの基礎が含まれます。このコースは、専攻の開始に先立って 2026 年春に利用可能になります。

「出発点は基本的に1つを取ることでした」 [computer science] スレッドを見て、数学のどの分野がそのスレッドとうまく一致して説得力のあるものを作るかを確認します。 [combination]」と、コンピューティング大学の准教授でありタスクフォースのメンバーであるウィル・パーキンス氏はこう述べています。

新しい専攻には次の内容が含まれます。理論コンピュータ サイエンスと離散数学。理論コンピュータ サイエンスの基礎的な問題に対処するために必要な高度な数学的推論を学生に提供します。モデリング、シミュレーション、データ、および応用数学。産業および科学アプリケーションで広く使用されている計算ツールを紹介します。数学的知能とデータ サイエンスは、高度なアルゴリズムの開発と実装に不可欠な数学的基盤と人工知能アプリケーションを結び付けます。これらの集中は、2 つの分野の交差点にある主要領域を網羅する広範な枠組みとして機能します。

特にデータやインテリジェント システムによって推進される分野でテクノロジーが進歩し続けるにつれて、数学理論と計算実践の両方に精通した人材の需要が高まっています。

「簡単な問題の多くは解決されました。これから出てくる難しい問題には、データ分析や統計などの数学が含まれるでしょう。」 [and] 「その次のレベルに進むためには数学が必要です。」とコンピューティング教育学部の暫定議長であるメアリー・フダチェック・バスウェル氏は述べています。

具体的には、人工知能の普及が進むにつれて、これらのシステムにおけるリテラシーがこれまで以上に重要になっており、そのニーズは数学およびコンピューター サイエンス プログラムによって対処されています。AI アプリケーションを支える同じ数学的およびアルゴリズム原理は、他のデータ駆動型分野でも重要です。

「たとえば、量的金融に関して言えば、市場で何が起きているかをリアルタイムで迅速に決定できるようにするためのアルゴリズムを開発していることになります」と、コンピューティング学部の学部教育副学部長でタスクフォースのメンバーであるオルフィサヨ・オモジョクン氏は述べた。 “それで [that involves] アルゴリズム。それはまさにコンピューターサイエンスの領域です。しかし、それらを最適化したい場合、市場で起こるすべてのランダム性について考え、それを理解してアルゴリズムを作成したい場合は、その空間を理解するためにかなりの量の数学が必要になります。」

理論的基礎からアルゴリズムの問題解決の応用まで、卒業生は人工知能から定量的金融まで、幅広い分野で革新を起こすスキルを身につけることができます。