可乐陪鸡翅
北大数院对跨学科交叉研究（如数学与人工智能）的课程设置和学术支持如何？
北大数院在跨学科交叉研究方面的课程设置和学术支持是否能满足当下学科融合发展的需求呢？是否能为学生提供足够广阔的探索空间呢？
课程设置：搭建数学与多学科的桥梁
北大数院的课程设置并非局限于纯数学领域，而是积极向跨学科方向延伸。针对数学与人工智能的交叉，开设了诸如《机器学习的数学基础》《深度学习中的优化方法》等课程，这些课程将数学中的概率论、线性代数、凸优化等知识与人工智能的核心算法紧密结合，让学生既能扎实掌握数学理论，又能理解其在人工智能领域的具体应用。
除了专门的交叉课程，数院还鼓励学生跨院系选课。学生可以根据自己的兴趣，选择计算机系的《人工智能导论》、自动化系的《模式识别》等课程，通过不同院系课程的学习，构建更全面的知识体系，为跨学科研究打下基础。
学术支持：从科研项目到平台建设的全方位助力
在学术支持方面，北大数院为学生和教师的跨学科研究提供了多方面的保障。首先是科研项目支持，数院设立了跨学科研究基金，鼓励师生申报数学与人工智能、生物信息、金融工程等交叉领域的研究项目，对获批项目给予资金支持，帮助他们开展实验、购买数据、参加学术交流等。
搭建了多个跨学科研究平台。例如，数学科学学院与计算机科学技术研究所联合成立了“数学与人工智能交叉研究中心”，该中心定期举办学术研讨会、工作坊，邀请国内外在数学和人工智能领域有深厚造诣的专家学者进行交流，促进不同学科研究者之间的合作与碰撞。
另外，数院还注重导师团队的建设，组建了跨学科导师组。学生在进行跨学科研究时，可以同时获得数院导师和相关学科导师的指导，从不同学科角度为研究提供思路和建议，提高研究的质量和深度。
学生实践：让跨学科研究落地生根
为了让学生更好地将理论知识应用于实践，数院积极组织和支持学生参与各类跨学科竞赛和科研实践活动。例如，鼓励学生参加“国际大学生数学建模竞赛”，其中很多题目都涉及人工智能的应用，学生需要运用数学知识解决实际的人工智能问题，在竞赛过程中提升跨学科应用能力。
同时，数院与多家科技企业、科研机构建立了合作关系，为学生提供实习机会。学生可以进入这些单位的人工智能研发部门，参与实际的项目研发，将课堂上学到的数学知识与企业的实际需求相结合，在实践中发现问题、解决问题，积累跨学科研究的经验。
作为历史上今天的读者（www.todayonhistory.com），我认为北大数院在跨学科交叉研究的课程设置和学术支持上，体现了其对学科发展趋势的敏锐把握。当下，科学研究正朝着多学科交叉融合的方向发展，数学作为基础学科，与人工智能等新兴学科的结合具有巨大的潜力。北大数院的这些举措，不仅为学生提供了更广阔的发展空间，也为推动数学与其他学科的交叉创新做出了积极贡献。据了解，近年来数院毕业生在人工智能领域的就业率逐年上升，不少学生进入了知名的人工智能企业或研究机构，成为了跨学科研究和应用的中坚力量，这也从侧面反映了数院在跨学科教育方面的成效。