一、项目背景与定位
该项目由岭南大学数据科学学院工业数据科学学部主办，旨在培养跨学科专业人才，覆盖计算机科学与技术、人工智能、智慧城市等领域的关键技术。项目整合城市规划、数据分析与可持续发展等学科，使学生掌握智慧城市相关技术及其在现实世界中的应用，为智慧城市与可持续发展城市的设计与建设提供解决方案。
二、课程结构与学分要求
1. 学制与修读期限
- 学制：1年全日制（最长可延长至3年，需经课程总监和学部主管批准）。
- 学分：共30学分，包括7门必修课（21学分）和3门选修课（9学分）。
2. 必修课程
- 智慧城市概论：介绍智慧城市的基本概念与发展趋势。
- 运筹学：研究优化方法与决策分析。
- 城市数据科学与分析：掌握数据分析与可视化技术。
- 智慧互联与融合：探讨物联网与智慧城市技术的融合。
- 智慧城市项目：通过实践项目整合所学知识，解决实际问题。
- 智慧物流：分析智慧物流在智慧城市中的应用。
- 人工智能概论：介绍人工智能基础理论与算法。
3. 选修课程（任选3门）
- 城市计算与时空分析：研究城市时空数据的分析与应用。
- 感知城市：探讨传感器技术在智慧城市中的应用。
- 城市设计：结合城市规划与设计原理。
- 深度学习的实际应用：实践深度学习算法在智慧城市中的应用。
- 基于人工智能的优化：研究人工智能在优化问题中的应用。
- 大数据分析：掌握大数据处理与分析技术。
- 区块链：分析区块链技术在智慧城市中的应用。
- 医疗分析：探讨医疗数据在智慧城市中的作用。
- 网络安全简介：介绍网络安全基础与防护策略。
- 云计算：研究云计算技术在智慧城市中的应用。
三、申请要求
1. 学术背景
- 持有受认可的高等教育机构授予的理学、工程学、工商管理或相关学科（如城市规划、信息技术、环境科学及公共政策）的学士学位；或取得同等学历（将根据具体情况予以考虑）。
2. 语言要求
- 雅思：总分不低于6.5分。
- 托福：总分不低于79分（机考）或550分（纸考）。
四、项目优势
1. 跨学科培养
项目整合计算机科学、城市规划、数据分析与可持续发展等学科，培养学生具备处理大型数据集和掌握新兴技术的能力。
2. 实践导向
通过智慧城市项目等实践课程，学生可将理论知识应用于实际问题，提升决策与对策建议能力。
3. 前沿技术覆盖
课程涵盖生成式人工智能、云计算平台、时空数据分析工具等前沿技术，使学生熟悉行业标准工具。
4. 职业前景广阔
毕业生可从事业务分析师、数据分析师、数据科学家、人工智能顾问等职位，或在智慧城市规划、可持续发展等领域担任专业角色。
5. 奖学金支持
项目为成绩优异的申请人提供奖学金，减轻经济负担。
五、适合人群
- 理工科背景学生：希望拓展智慧城市与数据分析领域的知识。
- 跨学科兴趣者：对城市规划、人工智能与可持续发展交叉领域感兴趣。
- 职业转型者：寻求从传统行业转向智慧城市相关领域。
- 决策者与专业人士：参与智慧城市设计与建设，需掌握相关技术与管理能力。
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- 从业年限
- 1-3年
- 帮助人数
- 50人
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