约翰霍普金斯大学JHUAMSMaster选课范围有哪些？

约翰霍普金斯大学JHU AMS Master课程侧重于四个主要领域：概率与统计、优化/运筹学、离散数学、计算数学。课程强调数学基础及其建模和数值对应，同时强调了课程知识在生物医学科学、天体物理学、商业和分析以及机器学习中的应用。针对约翰霍普金斯大学JHU AMS Master选课问题，我们总结了以下选课攻略，希望对各位有所帮助。

一、约翰霍普金斯大学JHU AMS Master选课要求

1、学生要完成至少8门一学期的研究生课程，并通过导师的批准。所有AMS系600级和700级课程(研讨会和研究课程除外)都符合这一要求。其他系的某些课程同样可以接受，而且必须提前获得批准。最多有3门系外课程可以计入硕士学位要求。被列为1或2学分课程的WSE课程只能算作半学分课程。

2、学生要通过参加以下领域之一的三门课程，完成一个重点领域：概率论、统计和统计学习、优化和运筹学、计算和应用数学、离散数学。

二、约翰霍普金斯大学JHU AMS Master选课范围

1、概率论：

110.445数据科学数学和计算基础;

553.626随机过程概论;

553.627金融随机过程概论I;

553.628金融随机过程概论II;

553.633蒙特卡罗方法;

553.720概率论I;

553.721概率论II;

553.722随机微积分概论;

553.763随机搜索和优化;

553.764模型、模拟和蒙特卡罗。

2、统计和统计学习：

110.445数据科学数学和计算基础;

553.602应用数学研究与设计：数据挖掘;

553.613应用统计学和数据分析I;

553.614应用统计学和数据分析II;

553.616统计学习、数据分析和信号处理导论;

553.617数学建模：统计学习;

553.632贝叶斯统计;

553.636数据科学导论;

553.639时间序列分析;

553.650计算分子医学;

553.730统计理论I;

553.731统计理论II;

553.733高级贝叶斯统计;

553.735统计模式识别主题;

553.737无分布统计和重采样方法;

553.738高维近似、概率和统计学习;

553.739统计模式识别理论和方法;

553.740机器学习I;

553.741机器学习II;

553.742图表统计推断;

553.782统计不确定性量化。

3、优化和运筹学：

553.600数学建模与咨询;

553.653数学博弈论;

553.661金融优化;

553.663运筹学网络模型;

553.665凸性介绍;

553.667离散优化中的深度学习;

553.761非线性优化I;

553.762非线性优化II;

553.763随机搜索和优化;

553.765凸优化;

553.766组合优化;

553.769离散优化主题;

553.797控制理论和最佳控制导论。

4、计算和应用数学：

110.445数据科学数学和计算基础;

553.681数值分析;

553.688应用数学计算;

553.692数学生物学;

553.693数学图像分析;

553.780形状和微分几何;

553.784计算解剖学数学基础;

553.792矩阵分析;

553.793湍流理论;

553.795高级参数化。

5、离散数学：

以下至少一项:

553.671组合分析;

553.672图论;

553.766组合优化;

其他两门可以从以下课程中选择：

601.630计算机科学中的组合学和图论;

601.631计算理论;

601.633算法I;

601.634随机算法;

601.635近似算法;

601.645实用密码系统。

学生若想了解详细的约翰霍普金斯大学JHU AMS Master课程信息，可以直接联系我们，我们会从课程内容、导师情况、评估难度等多个方面进行详细介绍，使学生能够更加顺利地完成约翰霍普金斯大学JHU AMS Master选课。