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人工智能的数学
1.1.人工智能的兴起 然而，人工智能并不是一个新现象。事实上，早在 1943 年，McCulloch 和 Pitts 就开始通过模仿人脑功能开发学习算法方法，通过连接并排列成多层的人工神经元形成人工神经网络。那时，他们就已经对人工智能的实现有了愿景。然而，社区并没有完全认识到神经网络的潜力。因此，第一波人工智能没有成功并消失了。1980 年左右，机器学习再次流行起来，那段时期有几个亮点。真正的突破以及随之而来的新一波人工智能浪潮出现在 2010 年左右，深度神经网络得到了广泛的应用。今天，这种模型可能被认为是人工智能的“主力”，在本文中我们将主要关注这种方法。深度神经网络的结构正是 McCulloch 和 Pitts 引入的结构，即无数连续的人工神经元层。今天，前几年的两个主要障碍也已消除；由于计算能力的大幅提升，训练数百层的深度神经网络是可行的，而且我们生活在数据时代，因此可以轻松获得大量的训练数据。
科学与数学
据我们所知，这是首次有 USCB 本科生与来自国内外机构的合作者以第一作者身份发表论文，但这些合作者都不在 USCB。Matthew (“Matty”) Holt 先生是 USCB 的 Kim Ritchie 博士的本科合作者，他与来自佛罗里达州米拉马尔、伊利诺伊州芝加哥和土耳其安卡拉的合作者在《神经科学评论》上发表了一篇最新文章。大三学生 Holt 先生后来进入 USCB，选择将自己的学术生涯推迟到疫情消退之后。在学术休假期间，Holt 先生与医学研究人员合作，系统地回顾了“……应用于运动皮层的皮层内脑机接口 (iBCI) 以改善运动能力受损患者的功能”的知识状态。临床试验已启动，以评估植入微电极阵列的四肢瘫痪参与者。这些 iBCI 设备植入物可以处理来自运动皮层的神经信号，从而改善运动障碍患者，并在一定程度上增强接受治疗患者的功能恢复。本文回顾了该设备恢复四肢瘫痪患者的运动功能的能力，这些患者因肌萎缩侧索硬化症、中风、脊髓小脑变性（小脑未受累）和脊髓损伤而失去运动功能，积极和消极结果均基于最近这些临床试验中有限的样本量。我们赞扬 Matty 取得的这一突破性成就！
数学认知
数学素养的发展和科学必须基于对数学认知，其发展及其大脑机制的研究。在过去的30年中，认知心理学，神经心理学，发育心理学和动物心理学的研究结果表明，数学认知是一种认知系统，基于谱系的演变和个人的发展，具有复杂的组成部分和结构。尤其是自1990年代以来，随着大脑和认知科学的繁荣，研究人员对数学认知的大脑机制进行了更深入的系统研究，并在认知和大脑水平之间建立了初步的对应关系。这些发现无疑为当前的基本数学教育提供了宝贵的见解。鉴于大脑和认知科学的最新进展以及我们最近的一些研究结果[2] [3] [4]，本文将讨论数学认知，进化和发展的组成部分和结构，大脑的结构和功能基础，脑力和功能基础，脑障碍及其大脑机制，学习和大脑的可塑性，并分析其对基本数学教育的影响。
数学-CV-Dr.-Feras-AL-Zubi.pdf
教育背景： 学历：博士学位 专业：物理学 学院/大学：纳米科学技术中心及物理系 / 中佛罗里达大学，佛罗里达州，奥兰多，美国 年份：2008 - 2013 学历：理学硕士 专业：物理学 学院/大学：物理与天文系 / 博尔州立大学，印第安纳州，曼西，美国 年份：2006 - 2008 学历：理学学士 专业：应用物理学 学院/大学：应用物理系 / 约旦科技大学，约旦 年份：2001 - 2005 专业：纳米技术和光伏设备
科学与数学
简介数学对科学至关重要，但可选。数学提供了一种简洁而精确的语言和科学研究的强大工具，但它可以给人以误导性的印象，即科学从根本上基于数学。实际上，科学的基础在于观察，而不是数学。科学知识可以用自然语言表达，尽管这往往不那么简洁。虽然数学是可靠的，但科学本质上是经验和可伪造的。从观察或从现有知识中得出的任何科学理论最终都基于经验观察的验证，因此可以验证。数学可以通过基于现有知识进行严格的转换来丰富科学理解。但是，必须通过经验观察来验证进行数学上进行的科学预测或扩展。所有基本的科学理论，原则和法律源于观察，不能仅来自数学。因此，尽管数学对科学至关重要，但它本身并不是科学学科。这些见解有助于我们确定同等知识，从而通过数学推断和推论扩展了我们的理解。他们还揭示了知识的分层结构，阐明了系统中每一层的可靠性，并提出了最终可以得出其他知识的基础原理的概念。本文旨在阐明这些概念。
数学博士
拥有学士学位的学生必须修读 48 个学期的课程，分为基础课程和高级课程。进入该计划的学生可以免修部分（也可能是全部）六门基础课程；研究生协调员和一年级研究生顾问将确定允许的课程替换，并建议学生应该修读哪些基础课程。学生可以在课程开始时参加代数 1 和分析 1 的资格考试，以满足代数 1（MATH 5111）和分析 1：一元函数（MATH 5101）的要求。如果学生在学期开始时通过了课程评估考试，或证明他们已经修过类似的课程并具有足够的课程知识（需要提供教学大纲和成绩单；在这种情况下还需要进行简短的口试），从而证明其熟练程度，则可以满足基础课程的要求。学术咨询将在每个学期开始前和选课/退课期间进行，以便规划学生该学期的课程注册。数学系和研究生院长办公室提供基础课程和高级课程的完整列表。未经研究生院长明确许可，学生不得注册超过两门“阅读”课程和三门“主题”课程以获得学位学分。授予学位的最低 GPA 要求为 3.000。