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香港大学 工学学士（人工智能及数据科学）专业或工学学士与人工智能理学硕士本硕连读联合课程

发布者：
李伊茹
分类：
专业介绍
2025-06-17
47
浏览

1. 专业背景与定位

  • 工学学士（人工智能及数据科学）：该专业旨在培养学生在人工智能和数据科学领域的核心技能，涵盖机器学习、深度学习、大数据分析、数据挖掘等前沿技术。学生将学习如何利用人工智能和数据科学解决实际问题，如智能系统开发、数据分析与决策支持等。
  • 本硕连读联合课程：该课程为学生提供了一条从本科到硕士的连贯学习路径，学生可以在完成本科学习后直接进入硕士阶段，深入学习人工智能的高级课题，如人工智能伦理、智能系统设计、自然语言处理等。

2. 课程设置

  • 本科阶段：课程包括数学基础（如线性代数、概率论）、编程基础（如Python）、机器学习、深度学习、数据科学、大数据技术等。学生还将参与实践项目，提升解决实际问题的能力。
  • 硕士阶段：课程进一步深化，涵盖人工智能伦理与法律、智能系统设计与开发、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等高级课题。学生还将有机会参与科研项目或企业合作项目。

3. 师资力量

  • 香港大学的人工智能与数据科学专业拥有一支国际化的师资队伍，教授们在人工智能、数据科学、机器学习等领域具有深厚的学术背景和丰富的实践经验。
  • 学校还与多家知名企业和研究机构合作，邀请行业进行讲座和指导，帮助学生了解最新的行业动态和技术趋势。

4. 就业前景

  • 人工智能与数据科学是当前全球科技发展的热点领域，毕业生在就业市场上具有的竞争力。
  • 毕业生可以在科技公司、金融机构、医疗健康、教育、政府机构等领域从事人工智能与数据科学相关的研发、应用和管理工作。
  • 香港作为国际金融和科技中心，为人工智能与数据科学专业人才提供了丰富的就业机会和发展空间。

5. 申请要求

  • 学术背景：通常要求申请者具有高中毕业证书或同等学历，并在数学、物理、计算机科学等相关科目中表现优异。
  • 语言要求：雅思总分6.5（单项不低于6.0）或托福总分80。
  • 其他要求：部分课程可能要求申请者具备编程基础（如Python）和数学基础（如线性代数、概率论）。

6. 专业特色

  • 跨学科融合：该专业注重跨学科学习，鼓励学生将人工智能与数据科学技术与其他领域（如医学、金融、法律等）结合，探索新的应用场景。
  • 实践导向：课程设计强调实践应用，学生有机会参与企业合作项目，积累实际工作经验。
  • 本硕连读：联合课程为学生提供了从本科到硕士的连贯学习路径，节省了时间和精力，同时提升了学术深度和职业竞争力。

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        2025-06-17

        1. 专业背景与定位

        • 工学学士（人工智能及数据科学）：该专业旨在培养学生在人工智能和数据科学领域的核心技能，涵盖机器学习、深度学习、大数据分析、数据挖掘等前沿技术。学生将学习如何利用人工智能和数据科学解决实际问题，如智能系统开发、数据分析与决策支持等。
        • 本硕连读联合课程：该课程为学生提供了一条从本科到硕士的连贯学习路径，学生可以在完成本科学习后直接进入硕士阶段，深入学习人工智能的高级课题，如人工智能伦理、智能系统设计、自然语言处理等。

        2. 课程设置

        • 本科阶段：课程包括数学基础（如线性代数、概率论）、编程基础（如Python）、机器学习、深度学习、数据科学、大数据技术等。学生还将参与实践项目，提升解决实际问题的能力。
        • 硕士阶段：课程进一步深化，涵盖人工智能伦理与法律、智能系统设计与开发、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等高级课题。学生还将有机会参与科研项目或企业合作项目。

        3. 师资力量

        • 香港大学的人工智能与数据科学专业拥有一支国际化的师资队伍，教授们在人工智能、数据科学、机器学习等领域具有深厚的学术背景和丰富的实践经验。
        • 学校还与多家知名企业和研究机构合作，邀请行业进行讲座和指导，帮助学生了解最新的行业动态和技术趋势。

        4. 就业前景

        • 人工智能与数据科学是当前全球科技发展的热点领域，毕业生在就业市场上具有的竞争力。
        • 毕业生可以在科技公司、金融机构、医疗健康、教育、政府机构等领域从事人工智能与数据科学相关的研发、应用和管理工作。
        • 香港作为国际金融和科技中心，为人工智能与数据科学专业人才提供了丰富的就业机会和发展空间。

        5. 申请要求

        • 学术背景：通常要求申请者具有高中毕业证书或同等学历，并在数学、物理、计算机科学等相关科目中表现优异。
        • 语言要求：雅思总分6.5（单项不低于6.0）或托福总分80。
        • 其他要求：部分课程可能要求申请者具备编程基础（如Python）和数学基础（如线性代数、概率论）。

        6. 专业特色

        • 跨学科融合：该专业注重跨学科学习，鼓励学生将人工智能与数据科学技术与其他领域（如医学、金融、法律等）结合，探索新的应用场景。
        • 实践导向：课程设计强调实践应用，学生有机会参与企业合作项目，积累实际工作经验。
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