33 Computergestützte Mathematik Studiengänge

American University's Master of Science in Statistik ist eine hervorragende Möglichkeit, Ihre mathematische Ausbildung zu vertiefen, sich auf ein Promotionsprogramm vorzubereiten oder das Fachwissen zu erwerben, um Ihre Karriere voranzutreiben. In diesem Programm entwickeln Sie Kenntnisse in der Entwicklung, Erforschung und Analyse quantitativer Tools, um Ideen in intelligente, fundierte Maßnahmen umzusetzen. Ankommende Studierende können sich für Verdienstauszeichnungen als Graduate Assistants oder Research Assistantships qualifizieren, um Erfahrungen zu sammeln. Wir bieten zwei unterschiedliche Tracks an, die Ihnen helfen, Ihr Studium an Ihre intellektuellen und beruflichen Ziele anzupassen. Der Track für mathematische Statistik ist für diejenigen gedacht, die einen Ph.D. anstreben. in Statistik, während der Track für angewandte Statistik perfekt für diejenigen ist, die ihr statistisches Fachwissen am Arbeitsplatz einsetzen möchten. Welchem Weg Sie auch folgen, MS in Statistics von AU ist Ihr Schlüssel zum Erfolg.

Der Masterstudiengang „Bioinformatik für computergestützte Genomik“ zielt darauf ab, Absolventen mit Kenntnissen über die molekularen Grundlagen biologischer Systeme, die Struktur und Funktion biologischer Moleküle in zellulären Prozessen, die Technologien und Plattformen zur Genomanalyse, die Werkzeuge zur bioinformatischen und genomischen Analyse sowie die statistischen und computergestützten Methoden zur Analyse biomolekularer Daten auszubilden.

Exzellenz in der Weiterbildung Angewandte Mathematik, durch Forschungsarbeiten zum Thema Grenzgänge athematischer Erkenntnis; Solide und tiefe wissenschaftliche Kenntnisse im Bereich Ap. Mathematik zur Bereicherung der bisherigen Ausbildung des Studierenden; Reife des logischen und abstrakten Denkens; - Selbständigkeit und Kreativität bei der Problemlösung in der Mathematik und ihren Anwendungen; - Innovation bei der Behandlung mathematischer Probleme und Anwendungen in anderen Kontexten. Wir haben ein PhD-Programm in Angewandter Mathematik, das die beträchtlichen personellen und materiellen Ressourcen der teilnehmenden Institutionen bündelt, um einen forschungsbasierten, international wettbewerbsfähigen Abschluss in Bereichen wie Analyse und Optimierung, Statistik und Wahrscheinlichkeit, Dynamik und Geometrie sowie Algebra und Logik anzubieten und Berechnung. Auch unsere Lehrplankomponente ist ausreichend flexibel, um den unterschiedlichen Interessen und Hintergründen potenzieller Studenten Rechnung zu tragen, und sie ist auch nützlich für die Entwicklung spezifischer und übergreifender Fähigkeiten

Der Studiengang verbindet das Studium mit der aktiven Arbeit im Bereich der Mathematik und mit dem Lösen von Problemen. Die Probleme, die die Schüler lösen, stammen aus dem wirklichen Leben. Die zur Lösung der Probleme eingesetzten Methoden profitieren von neuen Rechenmöglichkeiten und spiegeln den aktuellen Fortschritt auf dem Gebiet der angewandten Mathematik wider. Die Absolventinnen und Absolventen finden ihre Anstellung in Forschungsabteilungen von Softwareunternehmen und Industrieunternehmen, in wissenschaftlichen Einrichtungen oder ggf. an Universitäten.

Der MSc in Mathematik und Informatik für Finanzen wurde entwickelt, um den Bedarf an speziell ausgebildeten Mathematikern auf den weltweiten Finanz- und Versicherungsmärkten zu decken.

Heutzutage steckt Mathematik in praktisch allem, von Mobiltelefonen über Personenkraftwagen bis hin zu Öltankern. Das Internet basiert auf Mathematik. Google basiert auf Wahrscheinlichkeitstheorie, Kryptologie und sichere Datenübertragung basieren auf klassischer Zahlentheorie. Moderne Physik, Chemie, Klimawissenschaften, Bioinformatik – die Liste ist lang.

Das Studienprogramm vermittelt fortgeschrittene theoretische und praktische Kenntnisse der Computermathematik, die sich mit der Lösung mathematischer Probleme befassen, die Phänomene der Natur-, Technik- und Sozialwissenschaften beschreiben. Die Studie konzentriert sich auf das Verständnis von Problemen in einem breiteren Kontext.

Der Studiengang Computational Mathematics widmet sich der Entwicklung, Analyse, Algorithmisierung und Implementierung von Methoden zur Computerverarbeitung mathematischer Modelle. Es stellt einen Übergang von der theoretischen Mathematik zu praktisch nützlichen Ergebnissen dar. Ein Schwerpunkt liegt auf der kreativen Nutzung der Informationstechnologie und der Erstellung von Programmieranwendungen. Integraler Bestandteil des Programms ist die Überprüfung der eingesetzten Methoden. Das Studium ist eine natürliche Fortsetzung des Bachelorstudiums Allgemeine Mathematik, Zweig Numerische Analysis und Mathematische Modellierung an der Fakultät für Mathematik und Physik der Karls-Universität. Der Studiengang Computational Mathematics ist so konzipiert, dass er es ermöglicht, auch Studierende, die ein Bachelor-Studium der Mathematik einer anderen Fachrichtung oder an einer anderen Hochschule abgeschlossen haben, mit der Verpflichtung zur Ergänzung der fehlenden Kenntnisse aufzunehmen. Die Studierenden erwerben zunächst Kenntnisse der modernen Theorie der partiellen Differentialgleichungen, der linearen und nichtlinearen Funktionalanalysis, der Finite-Elemente-Methode, der Grundlagen numerischer Software und Methoden der Matrixrechnung. Später wählen die Studierenden insbesondere Wahlpflichtfächer entsprechend dem Thema ihrer Masterarbeit.

Computerlinguistik ist ein interdisziplinäres wissenschaftliches Feld, das Mathematik (einschließlich Themen wie diskrete Mathematik, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung), Informatik (z. B. Algorithmisierung, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz) und klassische Linguistik (z. B. Morphologie, Syntax, Sprachtypologie) umfasst. Die Computerlinguistik untersucht Sprache aus formaler Sicht und zielt darauf ab, Methoden zu entwickeln, die in Softwareanwendungen im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden können, in denen Sprachen in ihrer gesprochenen oder geschriebenen Form verarbeitet werden. Das Programm enthält keine Spezialisierungen.

Der Fachbereich Informatik bietet berufsbegleitende Studiengänge der Informatik an. Darüber hinaus wird ein gemeinsamer Studiengang Medienkunst und Informatik vom Fachbereich Informatik und dem Fachbereich Kommunikation und Bildende Kunst angeboten. Der Fachbereich Informatik bildet Studierende in den Bereichen Informatik aus.

Es handelt sich um einen interdisziplinären Studiengang, der klassische Physik (insbesondere Kontinuumsmechanik und Thermodynamik) mit mathematischer Analyse und numerischer Mathematik verbindet. Der Student soll den Aufbau bzw. das Verständnis des physikalischen Modells, seine mathematische Analyse bis hin zu seiner numerischen Lösung durchlaufen.

Erstellen Sie innovative Computerlösungen, mathematische Modelle und dynamische Systeme, um Probleme in Branchen wie Ingenieurwesen, Biologie und anderen zu lösen.

Der Studiengang vermittelt den Studierenden einen soliden Hintergrund an mathematischer Theorie, Fähigkeiten und Werkzeugen für mathematische Modellierung, wissenschaftliche Berechnungen und technische Computersoftware. Unsere Absolventen sind in vielen Sektoren sehr gefragt, z. B. im Finanzwesen, in der Technologie, im Bildungswesen usw.

Ziel des Studiengangs „Informatik – Sprachtechnologien und Computerlinguistik“ ist es, die Absolventinnen und Absolventen auf die Forschung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und die Entwicklung von Anwendungen für geschriebene und gesprochene Sprache vorzubereiten. Beispiele für solche Anwendungen sind Systeme zur Informationsgewinnung, Informationsextraktion und -zusammenfassung, maschinelle Übersetzung, Textanalyse, Grammatikprüfung, automatische Spracherkennung, gesprochene Dialogsysteme und Sprachsynthese. Der Schwerpunkt liegt auf einem tiefen Verständnis der formalen mathematischen und algorithmischen Grundlagen und deren praktischer Anwendbarkeit in der natürlichen Sprachverarbeitung. Studierende des Studiengangs haben die Möglichkeit, sich entweder auf theoretische Aspekte der formalen Beschreibung natürlicher Sprachen oder auf den technologieorientierten Aspekt (modernste Methoden der Statistik, des maschinellen Lernens und des Deep Learning) der Sprachdatenverarbeitung zu konzentrieren.