「宇宙之大，粒子之微，火箭之速，化工之巧，地球之變，生物之謎，日用之繁，無處不用數學。」數學家華羅庚曾以這句話闡述數學與人類生活的密切關係。隨著人工智慧（AI）、大數據及數位科技快速發展，數學的角色也從傳統的理論研究，逐漸延伸至演算法、人工智慧、資料科學及跨領域應用。嘉義大學應用數學系也因應科技趨勢，強化數學、統計與AI資料科學的整合，培育具備數理專業與跨域能力的人才。記者林育如／台北報導

「宇宙之大，粒子之微，火箭之速，化工之巧，地球之變，生物之謎，日用之繁，無處不用數學。」數學家華羅庚曾以這句話闡述數學與人類生活的密切關係。隨著人工智慧（AI）、大數據及數位科技快速發展，數學的角色也從傳統的理論研究，逐漸延伸至演算法、人工智慧、資料科學及跨領域應用。嘉義大學應用數學系也因應科技趨勢，強化數學、統計與AI資料科學的整合，培育具備數理專業與跨域能力的人才。

[caption id="attachment_305490" align="alignnone" width="779"] 嘉大應數系特別安排優質師資於開學前辦理強化營，融合傳統數學、現代科技與AI助教，協助大一新生順利銜接108課綱與大學課程落差，為大學學涯奠定最堅實的數學基礎。。（圖／嘉大應數系提供）[/caption]

數學與統計雙引擎 築基AI科技浪潮

嘉大應數系主任潘宏裕表示，面對AI與數位科技快速發展，數學教育不應只停留在公式與定理的學習，而應進一步培養學生運用數學思維解決真實問題的能力。因此，他將系所發展理念歸納為「深耕數理根基、活用統計推論、鏈結跨域應用、培育團隊人才」四大面向，希望透過數學與統計的雙重訓練，讓學生從扎實的基礎能力出發，進一步接軌AI、資料科學及產業應用。

潘宏裕指出，數學與統計各自具備不同的專業優勢，數學著重抽象思考、邏輯推理、結構分析與最佳化能力，統計則強調資料分析、機率推論、模型建構及不確定性決策。兩者相互結合，不僅能培養學生分析複雜問題的能力，也能幫助學生理解AI背後的數學結構、統計原理與演算法邏輯，從單純「使用AI」進一步走向「理解AI」背後的數學結構、統計原理與演算法邏輯。。

[caption id="attachment_305493" align="alignnone" width="830"] 專題製作為嘉大應數系發展特色，亦為全國應用數學系中惟一將專題製作列為核心特色的系所。透過結合理論與實務，培養學生獨立思考、解決問題與團隊合作的能力。（圖／嘉大應數系）[/caption]

教學革新 理論、實證與數位賦能並進

在課程規劃方面，嘉大應數系朝向理論與實證並重，並將專案學習及數位工具融入教學。除了微積分、線性代數、機率與統計等核心課程，系上也逐步導入真實資料、產業案例與專題實作，讓學生從問題定義、數學建模、程式實作、模型驗證到結果解釋，，讓數學公式從課堂知識轉化為解決問題的工具。

[caption id="attachment_305494" align="alignnone" width="802"] 嘉義大學應用數學系主任潘宏裕將治系理念歸納為：「深耕數理根基、活用統計推論、鏈結跨域應用、培育團隊人才。」（圖／嘉大學應數系提供）[/caption]

潘宏裕表示，系上所強調的「數位賦能(Digital Empowerment)」，並非只是教導學生操作現成AI工具，而是將Python、R、數值計算、資料視覺化、機器學習等工具融入數學與統計學習，讓學生理解工具背後的原理與限制。他認為，AI不應取代數學思考，而應成為放大數學思維、統計推論及研究能力的工具，培養學生從「使用科技」進一步走向「理解科技、建構模型與創造方法」。

跨域合作 打造嘉大的數據與邏輯樞紐

除了強化數學與統計專業，嘉大應數系也將跨域合作視為未來發展重點。嘉義大學具有完整的綜合大學學術生態，正是應用數學系發展跨域研究的重要優勢，從生命科學、理工、管理到教育等領域皆具研究能量，提供數學與統計跨域應用的發展空間。系上希望扮演「跨領域數據與邏輯樞紐」，讓數學與統計方法進一步應用於生物資訊、生態資料分析、工業最佳化、科學計算、財務計量、市場預測、數位學習及教育評量等不同場域。

[caption id="attachment_305496" align="alignnone" width="827"] 嘉大應數系積極拓展國際學術合作，包含與美國堪薩斯州立大學簽署雙聯學制、與泰國孔敬大學及雲南大學進行師生學術交流與訪問，積極提升學生的國際視野與競爭力。（圖／嘉大應數系提供）[/caption]

潘宏裕表示，跨域合作不只是協助其他領域進行統計分析，更希望讓數學與統計人才從研究問題形成之初就參與其中，從研究設計、資料分析到模型建構及決策分析共同合作，讓數理方法成為不同專業之間的共同語言。

「T型人才」培育 跨域應用

在人才培育方面，嘉大應數系則以「T型人才」作為培育方向。潘宏裕說明，「T」的縱軸代表專業深度，學生必須扎根數學邏輯推導、統計機率推論、數據分析及演算法開發等能力，具備獨立定義問題、建立模型及驗證方法的專業實力；橫軸則代表跨域廣度，培養學生跨學科溝通、團隊協作及知識轉譯能力，使其能與不同專業背景的人才合作，將複雜問題轉化為可分析的數學與數據問題。

潘宏裕指出，未來嘉大應數系將以「數學×統計」為核心、「AI×資料科學」為工具，並以「跨域應用」作為人才培育的重要場域，逐步建立從理論基礎、數位工具、實務應用到跨域創新的完整學習架構。面對AI快速發展的時代，學生除了學習如何使用科技，更需要理解科技背後的原理，才能進一步建立模型、提出問題並發展新的解決方法。

數理為基 數據為橋 跨域為翼 共創未來

潘宏裕表示，數學不只是課堂上的公式與計算，更是一種理解世界、分析問題及建立邏輯的方法。嘉大應數系期盼透過數學、統計、AI與跨域學習的整合，讓學生具備面對未來科技環境的專業能力，也能將數理知識轉化為實際應用，從使用科技的人才，進一步成為參與科技創新與解決問題的跨域人才。

嘉大應數系未來將持續深化數理教育與數位科技的結合，透過「數理為基、數據為橋、跨域為翼」的人才培育方向，帶領學生以數學思維理解快速變動的科技世界，拓展數理專業在AI、資料科學及各領域的應用可能。

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此集節目探討了 人工智慧 (AI) 領域的最新發展。節目首先介紹了 Intinics 數為無限 這家公司，該公司專注於優化 GPU 資源利用率，並提供一站式 AI 基礎設施管理平台。接著，主持人分享了他啟動 AI 產品 開發的個人旅程，闡述了他觀察到的市場機會、AI 降低的開發門檻，以及他希望親身參與 AI 革命 的深層動機。最後，節目深入討論了 Google 推出的 Alpha Evolve，這是一個突破性的 AI 編程代理，它不僅解決了長達 56 年的 矩陣乘法數學難題，還提升了 Google 資料中心的效率、加速了 晶片設計，並優化了 AI 推論與訓練，預示著 智慧大爆發 的可能性。此集節目探討了 人工智慧 (AI) 領域的最新發展。節目首先介紹了 Intinics 數為無限 這家公司，該公司專注於優化 GPU 資源利用率，並提供一站式 AI 基礎設施管理平台。接著，主持人分享了他啟動 AI 產品 開發的個人旅程，闡述了他觀察到的市場機會、AI 降低的開發門檻，以及他希望親身參與 AI 革命 的深層動機。最後，節目深入討論了 Google 推出的 Alpha Evolve，這是一個突破性的 AI 編程代理，它不僅解決了長達 56 年的 矩陣乘法數學難題，還提升了 Google 資料中心的效率、加速了 晶片設計，並優化了 AI 推論與訓練，預示著 智慧大爆發 的可能性。

重點整理：

• 主持人哈利與夥伴凱共同創立了「Vibetech 氛圍科技」，並推出了他們的第一個AI產品「小節」。哈利基於對市場機遇、AI開發門檻降低以及希望親身參與AI革命的渴望，與曾任美國Google軟體工程師的凱合作。他們旨在透過快速開發、快速迭代的方式，打造多樣化、有用且能打動人心的產品。「小節」是一款網頁總結的Chrome擴充功能，能提供重點整理、心智圖和相關問題的回答，並且預告還有一個比核心功能更強大的神秘功能正在開發中。

• Google的搜尋業務正面臨著「創新者兩難」的挑戰。由於被判非法壟斷搜尋市場，加上蘋果Safari瀏覽器上的Google搜尋量首次下滑，Google的股價受到衝擊，凸顯其核心業務面臨被AI搜尋技術顛覆的風險。儘管Google已推出AI Overview和Gemini等產品應對，Sundar Pichai表示AI Overview的廣告收入已能與傳統搜尋匹敵，且大型語言模型(LLM)的推論成本正快速下降，但市場對於AI搜尋盈利模式和成本的擔憂依然存在。

• Google推出了一款獨特的AI程式碼代理「AlphaEvolve」，它能透過自我演化來優化演算法。AlphaEvolve不同於一般的程式碼代理，它不是為人類編寫程式，而是將Gemini模型置於一個「進化框架」下，透過不斷改良自己的程式碼來解決複雜問題並尋找更優化的演算法。這個框架包含人類定義問題、LM提出解法、測試評估並給予分數、以及將解法和分數存入程式庫的四個步驟，並且平行運行Gemini Flash（提供廣度）和Gemini Pro（提供深度）以加速演化過程。

• AlphaEvolve取得了重大科學突破，解決了長達56年的數學難題，並為Google帶來了實際的效率提升。它找到了一種比原有Strassen演算法更有效率的4x4矩陣乘法新演算法（Rank48），這項發現甚至讓Google的研究人員最初難以置信。儘管這項發現尚未大規模應用於所有AI模型或電腦繪圖，AlphaEvolve已在Google內部產生實質影響，包括優化資料中心的排程、提升0.7%的運算資源利用率、協助晶片（TPU）設計移除不必要的位元、以及透過優化核心程式碼加速矩陣乘法，使Gemini的訓練時間縮短1%。主持人認為這預示著「智能大爆發」的苗頭，證明了大型語言模型仍有巨大潛力，並能實現真正的科學創新。

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致力於營運技術服務的騰雲科技本（8）月決定，藉由臺灣大學、臺灣師範大學、臺灣科技大學所組成的臺灣大學聯盟網絡， …

致力於營運技術服務的騰雲科技本（8）月決定，藉由臺灣大學、臺灣師範大學、臺灣科技大學所組成的臺灣大學聯盟網絡，與臺師大數學系合作開設「數學產業實習」課程，騰雲指出，全球已超過 50 個國家制定 AI 戰略，日本更在去年成立數位廳，迎向數位轉型元年，人才培育是臺灣當前產業的重要課題，新創與學校的搭配，能提早培養學生結合數學的跨域學習，奠定未來軟體產業的人才庫。

臺師大數學系從古至今，孕育許多數學教師，該系教授林俊吉說明，其實數學是產業實務更不可或缺的元素，「數學的理論訓練是數據科學、數位轉型與 AI 新應用的重要基礎。」傳統大學教育較重視理論學習，現在臺師大與多家頂尖新創合作，讓學生有效利用過去所學理論來分析，且解決產業問題，「這是解決學生學用分流問題的好方法，與產業攜手培養新一代數位轉型人才，以實務帶動理論，幫助產業升級。」

騰雲科技策略長史美圻根據研究表示，目前全球有 43% 的企業存在數位轉型技能缺口，更有 30% 的企業認為，未來 3 至 5 年，公司將受到破壞式創新影響，且面對數位轉型，並預估需進行技能重塑的員工高達 3.75 億名。

騰雲強調，本次「數學產業實習」課程，提供包含騰雲科技、騰創數析、禾多移動、阿爾發金融、Health2Sync 智抗糖、行動貝果與光禾感知等7家國際級新創，共30個數位轉型技術與商務拓展的實習機會，並結合AI 探險領航家計畫，實習表現優異者可轉正加入領航家培訓，參與集團內輪調訓練，結訓後更有機會派駐海外，進行市場拓展。

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