หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต(วท.ม.)
สาขาวิชาคณิตศาสตร์ประยุกต์และวิทยาการคณนา
วัตถุประสงค์ของหลักสูตร
เพื่อผลิตบัณฑิตที่มีคุณสมบัติต่อไปนี้
1. เพื่อผลิตบัณฑิตที่มีคุณภาพ มีความรู้ด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ สามารถประยุกต์ความรู้ทั้งสามด้าน รวมทั้งความรู้ทางวิทยาศาสตร์สาขาอื่น เพื่อแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และศาสตร์อื่น ๆ ที่สนใจได้ และสามารถวิเคราะห์ ค้นคว้า วิจัย และติดตามความเจริญก้าวหน้าทางวิชาการระดับสากล
2. เพื่อผลิตงานวิจัยหรือสร้างองค์ความรู้ใหม่ทางด้านคณิตศาสตร์ประยุกต์หรือวิทยาการคณนาเพื่อใช้ในการพัฒนาประเทศ หรือแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องได้
คุณลักษณะบัณฑิตที่พึงประสงค์
คุณลักษณะบัณฑิตที่พึงประสงค์ของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย คือ บัณฑิตจุฬาฯ เป็นผู้ที่มีคุณค่าของสังคมโลก ซึ่งประกอบด้วย 9 องค์ประกอบ 14 ประเด็น ดังนี้ 1. มีความรู้ (รู้รอบ รู้ลึก) 2. มีคุณธรรม (มีคุณธรรมและจริยธรรม มีจรรยาบรรณ) 3. คิดเป็น (สามารถคิดอย่างมีวิจารณญาณ สามารถคิดริเริ่มสร้างสรรค์ มีทักษะในการคิดแก้ปัญหา) 4. ทำเป็น (มีทักษะทางวิชาชีพ มีทักษะทางการสื่อสาร มีทักษะทางเทคโนโลยีสารสนเทศ มีทักษะทางคณิตศาสตร์และสถิติ มีทักษะการบริหารจัดการ) 5. ใฝ่รู้และรู้จักวิธีการเรียนรู้ (ใฝ่รู้ รู้จักวิธีการเรียนรู้) 6. มีภาวะผู้นำ 7. มีสุขภาวะ 8. มีจิตอาสาและสำนึกสาธารณะ 9. ดำรงความเป็นไทยในกระแสโลกาภิวัตน์
สำหรับคุณลักษณะบัณฑิตที่พึงประสงค์ของหลักสูตรมีลักษณะเด่น คือ
1. มีความรู้ด้านคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์
2. สามารถวิเคราะห์ ค้นคว้า และวิจัย
3. สามารถติดตามความเจริญก้าวหน้าทางวิชาการระดับสากล
4. สามารถผลิตงานวิจัยหรือสร้างองค์ความรู้ใหม่ทางด้านคณิตศาสตร์ประยุกต์หรือวิทยาการคณนาเพื่อใช้ในการพัฒนาประเทศ หรือแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องได้
5. มีความซื่อสัตย์สุจริต และ มีความรับผิดชอบต่อตนเองและสังคม
6. สามารถใช้เทคโนโลยีในการทำงานและการสืบค้นข้อมูล
7. มีทักษะการสื่อสาร/นำเสนองานวิจัย และสามารถแสดงความคิดเห็น อภิปรายในระดับนานาชาติ
รายละเอียดของหลักสูตร
แผน ก แบบ ก1
จำนวนหน่วยกิตวิทยานิพนธ์ 42 หน่วยกิต
แผน ก แบบ ก2
จำนวนหน่วยกิตรายวิชาเรียน 24 หน่วยกิต
บังคับ 12 หน่วยกิต
เลือก 12 หน่วยกิต
จำนวนหน่วยกิตวิทยานิพนธ์ 18 หน่วยกิต
ระยะเวลาการศึกษา ไม่เกิน 4 ปีการศึกษา
แบบ ก1 | แบบ ก2 | |
จำนวนหน่วยกิตตลอดหลักสูตร ไม่น้อยกว่า | 42 | 42 |
จำนวนหน่วยกิตรายวิชาเรียน | – | 24 |
– รายวิชาบังคับ | – | 12 |
– รายวิชาเลือก | – | 12 |
จำนวนหน่วยกิตวิทยานิพนธ์ | 42 | 18 |
รายวิชา
1. รายวิชาบังคับ
1.1 รายวิชาบังคับ (แผน ก แบบ ก2) จำนวน 12 หน่วยกิต
2301611 | พีชคณิตเชิงเส้นประยุกต์ Applied Linear Algebra | 3(3-0-9) |
2301624 | การวิเคราะห์เชิงประยุกต์ Applied Analysis | 3(3-0-9) |
2301675 | การสร้างตัวแบบเชิงคณิตศาสตร์ Mathematical Modeling | 3(3-0-9) |
2301679 | รากฐานสำหรับสถิติเชิงประยุกต์ Foundations for Applied Statistics | 3(2-2-8) |
หมายเหตุ
1. นิสิต แผน ก แบบ ก2 ทุกคนต้องลงทะเบียนเรียนรายวิชาต่อไปนี้ โดยไม่นับหน่วยกิต และประเมินผลเป็น S/U
2301520 | หลักมูลของคณิตศาสตร์ประยุกต์และวิทยาการคณนา Fundamentals of AMCS | 3(2-2-8) |
2301771 | สัมมนาคณิตศาสตร์ประยุกต์และวิทยาการคณนา 1 Applied Mathematics and Computational Science Seminar I | 1(1-0-3) |
2301772 | สัมมนาคณิตศาสตร์ประยุกต์และวิทยาการคณนา 2 Applied Mathematics and Computational Science Seminar II | 1(1-0-3) |
2. หากนิสิต แผน ก แบบ ก1 มีความรู้พื้นฐานไม่เพียงพอ คณะกรรมการบริหารหลักสูตรสามารถให้นิสิตลงทะเบียนเรียนรายวิชาในหลักสูตรเพิ่มเติมได้ โดยไม่นับหน่วยกิต และประเมินผลเป็น S/U
1.2 รายวิชาเลือก (แผน ก แบบ ก 2) จำนวน 12 หน่วยกิต
โดยเลือกจากรายวิชาต่อไปนี้
2301625 | กระบวนการสโตแคสติก Stochastic Processes | 3(3-0-9) |
2301640 | หลักมูลของกำหนดการเชิงคณิตศาสตร์ Fundamentals of Mathematical Programming | 3(3-0-9) |
2301641 | ระเบียบวิธีของคณิตศาสตร์ประยุกต์ 1 Methods of Applied Mathematics I | 3(3-0-9) |
2301642 | กำหนดการเชิงจำนวนเต็ม Integer Programming | 3(2-2-8) |
2301645 | ทฤษฎีกำหนดการเชิงเส้น Linear Programming Theory | 3(3-0-9) |
2301646 | ทฤษฎีกำหนดการไม่เชิงเส้น Nonlinear Programming Theory | 3(3-0-9) |
2301647 | ส่วนประกอบของการเรียนรู้ของเครื่อง Elements of Machine Learning | 3(2-2-8) |
2301648 | สถาปัตยกรรมของการเรียนรู้เชิงลึก Architectures of Deep Learning | 3(2-2-8) |
2301653 | การวิเคราะห์เชิงตัวเลข 1 Numerical Analysis I | 3(3-0-9) |
2301665 | คณิตสถิติศาสตร์ Mathematical Statistics | 3(3-0-9) |
2301673 | ทฤษฎีของตัวแบบอนุกรมเวลา Theory of Time Series Models | 3(3-0-9) |
2301676 | ตัวแบบสโตแคสติก Stochastic Models | 3(3-0-9) |
2301677 | การหาค่าเหมาะที่สุดของข่ายงานเชิงเส้น Linear Network Optimization | 3(2-2-8) |
2301680 | วิธีการจำลองทางสโตแคสติก Stochastic Simulation Methods | 3(2-2-8) |
2301684 | ขั้นตอนวิธีกำหนดการไม่เชิงเส้น Nonlinear Programming Algorithm | 3(2-2-8) |
2301688 | การวิเคราะห์กราฟและโครงข่าย Graph and Network Analysis | 3(3-0-9) |
2301694 | เรื่องพิเศษทางคณิตศาสตร์ประยุกต์ Special Topics in Applied Mathematics | 3(3-0-9) |
2301695 | เรื่องพิเศษทางวิทยาการคณนา Special Topics in Computational Science | 3(3-0-9) |
2301796 | เอกัตศึกษา 1 Individual Study I | 3(0-12-0) |
2301797 | เอกัตศึกษา 2 Individual Study II | 3(0-12-0) |
2301798 | โครงงานวิจัยคณิตศาสตร์ Mathematics Research Project | 3(0-9-3) |
หมายเหตุ
1. นิสิตสามารถลงทะเบียนรายวิชาเลือกระดับบัณฑิตศึกษาในสาขาวิชาคณิตศาสตร์ คณะวิทยาศาสตร์ และสาขาอื่น ๆ ที่ได้รับความเห็นชอบจากคณะกรรมการบริหารหลักสูตรเป็นรายวิชาเลือกเพิ่มเติมได้ นอกเหนือจากรายวิชาเลือกที่มีอยู่ในหลักสูตร ทั้งนี้อาจมีรายวิชาเลือกที่สร้างขึ้นใหม่ ซึ่งหลักสูตรจะประกาศให้ทราบเป็นปี ๆ ไป
2. นิสิตที่เข้าศึกษาตั้งแต่ปีการศึกษา 2561 ถึง 2565 สามารถลงทะเบียนเรียนรายวิชาบังคับ และรายวิชาเลือก ในเล่มหลักสูตรปรับปรุง พ.ศ. 2566 เป็นรายวิชาเลือกและนับหน่วยกิตในการสำเร็จการศึกษาได้
3. นิสิตสามารถลงรายวิชา 2301610 ได้ โดยไม่นับหน่วยกิตในการสำเร็จการศึกษาและขอประเมินผลเป็น S/U เนื่องจากจะเป็นการซ้ำซ้อนกับรายวิชาบังคับ 2301611
1.3 วิทยานิพนธ์
2301817 | วิทยานิพนธ์ (แผน ก แบบ ก1) Thesis | 42(0-168-0) |
2301813 | วิทยานิพนธ์ (แผน ก แบบ ก2) Thesis | 18(0-72-0) |
แผน ก แบบ ก1
ปีที่ 1 ภาคการศึกษาที่หนึ่ง | ||
หน่วยกิต | ||
2301520 2301817 | หลักมูลของคณิตศาสตร์ประยุกต์และวิทยาการคณนา วิทยานิพนธ์ | S/U 9 |
รวม | 9 | |
ปีที่ 1 ภาคการศึกษาที่สอง | ||
2301771 2301817 | สัมมนาคณิตศาสตร์ประยุกต์และวิทยาการคณนา 1 วิทยานิพนธ์ | S/U 12 |
รวม | 12 | |
ปีที่ 2 ภาคการศึกษาที่หนึ่ง | ||
หน่วยกิต | ||
2301772 2301817 | สัมมนาคณิตศาสตร์ประยุกต์และวิทยาการคณนา 2 วิทยานิพนธ์ | S/U 12 |
รวม | 12 | |
ปีที่ 2 ภาคการศึกษาที่สอง | ||
2301817 | วิทยานิพนธ์ | 9 |
รวม | 9 | |
รวมตลอดหลักสูตร | 42 | |
แผน ก แบบ ก2
ปีที่ 1 ภาคการศึกษาที่หนึ่ง | ||||
หน่วยกิต | ||||
2301520 | หลักมูลของคณิตศาสตร์ประยุกต์และวิทยาการคณนา | S/U | ||
2301611 2301675 2301679 | พีชคณิตเชิงเส้นประยุกต์ การสร้างตัวแบบเชิงคณิตศาสตร์ รากฐานสำหรับสถิติเชิงประยุกต์ | 3 3 3 | ||
รวม | 9 | |||
ปีที่ 1 ภาคการศึกษาที่สอง | ||||
|
| หน่วยกิต | ||
2301771 | สัมมนาคณิตศาสตร์ประยุกต์และวิทยาการคณนา 1 | S/U | ||
2301813 | วิทยานิพนธ์ | 3 | ||
2301624 xxxxxxx | การวิเคราะห์เชิงเส้นประยุกต์ รายวิชาเลือก | 3 6 | ||
รวม | 12 | |||
ปีที่ 2 ภาคการศึกษาที่หนึ่ง | ||||
|
| หน่วยกิต | ||
2301772 2301813 | สัมมนาคณิตศาสตร์ประยุกต์และวิทยาการคณนา 2 วิทยานิพนธ์ | S/U 6 | ||
xxxxxxx | รายวิชาเลือก | 6 | ||
รวม | 12 | |||
ปีที่ 2 ภาคการศึกษาที่สอง | ||||
|
| หน่วยกิต | ||
2301813 | วิทยานิพนธ์ | 9 | ||
รวม | 9 | |||
รวมตลอดหลักสูตร | 42 | |||
