芝加哥大學應用數據科學碩士研究領域

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跨物理和生物科學的變革性人工智能科學發現的新范式，推進核心人工智能原則并培訓新一代多元化的跨學科科學家。

人工智能在科學領域的廣泛采用有可能將科學探究與假設生成、數據分析、模擬和測試模式相結合，這將改變我們解決當前看似棘手的科學問題的能力。

人工智能與科學領域有四大研究主題，分別是人工智能揭示新的自然法則、人工智能指導科學測量、基于物理的機器學習、科學發現推進人工智能前沿。

二、數據與民主領域

DSI與有效政府中心之間的合作，開展跨學科研究，召集主要利益相關者，并傳播和擴大保護數字時代民主所需的研究結果。

數據與民主研究領域是計算機科學家、統計學家和政治學家之間的獨特合作，旨在更好地了解數字時代的民主。該倡議將調查有關錯誤信息對有效政府的影響、在線交流如何轉化為線下政治行為以及整合在線媒體平臺對言論自由的影響等關鍵問題。我們邀請研究人員加入這一倡議，作為不斷壯大的學者群體的一部分，帶頭開展新的跨學科研究項目。

　　三、互聯網股權領域

開發新的數據科學工具來衡量寬帶接入和性能，并與社區合作伙伴合作，讓所有人都能使用高速互聯網。

教育和經濟機會以及健康成果取決于能否提供負擔得起的高速互聯網接入。COVID-19 大流行，尤其是危機期間社會對可靠高速寬帶互聯網接入的日益依賴，加速并擴大了這些現有的差距。隨著學習、求職和獲得醫療保健等基本生活任務轉移到網上，互聯網接入日益成為教育平等和經濟機會的問題，這一問題對低收入家庭和少數群體造成了不成比例的傷害。

缺乏精確的寬帶部署數據使這個問題變得更加復雜，并試圖彌補“數字鴻溝”。目前的 FCC 寬帶地圖依賴于人口普查塊數據，該數據高估了擁有互聯網接入的家庭數量，并且缺乏細粒度的細節。在data.org的資助下，我們的團隊將創新強大的新數據科學方法，收集和聚合多個數據源以生成準確的寬帶地圖。我們還將創建一個互聯網衡量和績效工具包，使政策制定者、管理人員和公眾能夠定位和了解互聯網覆蓋范圍的差距，并針對最需要的社區進行關鍵資源投資。

以上，就是本文的全部內容分享，希望能給同學們帶來參考，如果您還有芝加哥大學應用數據科學碩士研究領域其他方面的疑問，歡迎隨時在線咨詢客服老師。

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