南大應數系接軌AI發展 跨校探索人工智慧與反問題

(中央社訊息服務20260902 14:29:26)為促進數學科學與人工智慧科技的跨域交流，國立臺南大學應用數學系於8月28日至29日在府城校區辦理國家理論科學研究中心（NCTS）暑期課程「人工智慧與反問題（Introduction to AI and Inverse Problems）」，邀請國立臺灣大學、國立政治大學及國立成功大學專家學者擔任講師，吸引來自不同大專校院的教師、研究生及大學生參與。課程從人工智慧、反問題、非線性濾波及科學計算等面向切入，帶領學員掌握數學與AI跨域研究的新興議題，展現南大應用數學系積極推動跨校學術交流與前瞻研究的特色。

反問題（Inverse Problems）廣泛存在於醫學影像、地球物理、材料科學及空氣動力學等科學與工程領域，許多實際問題更具有「不適定性（ill-posedness）」，容易受到資料不完整或不確定因素影響，因此如何結合數學方法與人工智慧技術進行分析與求解，已成為現代科學計算與跨領域研究的重要課題。本次課程以人工智慧為核心，介紹反問題基本概念與相關數學方法，並透過理論講授及數值實驗，讓參與者理解數學模型、演算法與AI技術如何共同應用於實際科學問題。

本次在南大辦理的課程師資兼具數學理論與實務研究經驗，國立臺灣大學王振男教授講授「人工智慧與反問題導論」及「AI與反問題偏微分方程」，帶領學員認識AI與反問題的基本架構；國立政治大學郭岳承教授介紹「非線性卡爾曼濾波」及其在目標與訊號追蹤上的應用；國立成功大學王辰樹教授則講授「隨機化數值線性代數導論」，從高效數值運算切入人工智慧所需的計算基礎。三大課程主題由反問題、非線性濾波到數值線性代數，串聯數學理論、演算法與科學計算，讓參與者從不同角度理解數學在AI發展中的關鍵角色。

本次課程特別強調「理論與應用並重」，除了數學理論介紹，也透過數值實驗讓學員實際理解數學方法如何轉化為可執行的計算工具。學員可以進一步掌握數學模型在真實情境中的應用；隨機化數值線性代數則回應AI時代大量資料處理與高效科學計算的需求。來自臺大、清大、陽明交大、成大、政大、南大及臺北大學等學術單位的教師、大學生、碩博士生及博士後研究人員齊聚交流，也讓課程成為跨校分享研究成果、激盪研究想法的重要平台。

在人工智慧快速發展的今日，數學不僅是AI背後的重要理論基礎，更是解決科學與工程問題不可或缺的工具。南大應用數學系長期重視數學理論與實際應用的連結，積極發展數據科學、科學計算、數學教育及跨領域應用等方向，透過與國家理論科學研究中心及國內學術單位合作，將前沿研究議題帶進校園，讓學生有機會接觸課堂之外的最新研究，也促進不同學校研究人員之間的交流與合作。

臺南大學應用數學系主任黃印良表示，舉辦學術活動不只是提供短期課程，更希望透過交流激盪新的研究問題、合作計畫與人才培育機會。未來南大應數系將持續拓展跨校及產學合作，引進人工智慧、數學建模、數值分析、科學計算與數據科學等前瞻研究議題，鼓勵學生從基礎數學出發，逐步接觸AI與數據科學等新興領域，培養兼具數學思維、計算能力及跨域整合能力的人才，讓數學成為連結人工智慧、學術研究與產業發展的重要橋梁。