课程概述和目标
本课程旨在传授人工智能领域的理论和实践知识以及设计和实施技能，以满足快速变化的技术世界中人工智能专业人员日益增长的需求。本课程涵盖基本人工智能数学和编程、人工智能理论和最先进的机器学习的基础知识，能满足来自不同领域的本科毕业生。课程独特之处在于结合了人工智能在创意产业和科学与工程方面的应用元素。从信息科学系和新闻及传播学系（学院的精专领域之一）的教学团队中，学生将学习人工智能、创意媒体等跨学科领域的关键概念、理论范式和前沿研究方法以及科学和工程应用。毕业后，学生可以从事人工智能领域的学术研究，或发展成为人工智能软件工程师、机器学习工程师、数据分析师/科学家和人工智能项目经理。
教學目標：
- 发展对人工智能系统的掌握、批判思考、分析评估、及理解其对社会影响的能力。
- 发展人工智能应用知识与理解能力。
- 发展对复杂与抽象专业问题的批判思考与解决能力；及协助机构与利益相关者面对急速科技与工作环境转变的挑战。
- 发展先进知识与有系统的调查能力，从而开发新的人工智能知识与技术。
升学途径：
本课程的毕业生可报读本地及海外大学提供的研究型课程（例如哲学硕士）在其他领域继续深造。
毕业生就业出路：
人工智能软件工程师、人工智能程序设计师、商业智能开发人员、机器学习工程师、数据分析师/科学家、数据仓储工程师、人工智能研究、人工智能项目经理、人工智能系统分析师。
有四门核心科目和两个专业分流：
- 科学与工程
- 媒体与创新应用
同学可从两个分流自由选择。想要学习科技为导向的科目，可从<科学与工程>分流中挑选，或从<媒体和创新应用>分流中选择商业和媒体为导向的科目。全日制课程正常为期1年（最长2年），非全日制2年（最长4年）。正常两个学期就能完成整个硕士课程（可选秋季、春季和夏季）。学生可以选修每学期提供的科目，下表总结了本硕士课程的学习安排。在第一学期，学生将修读核心课程（12学分）和统整项目的第一部分（3学分）。第二学期，学生将修读选修科目（9学分）和统整项目的第二部分（3学分）。修毕27学分及平均绩点（GPA）达至2.0以上毕业。
核心科目（必修）Core Modules
- Mathematics for Artificial Intelligence 人工智能数据科学数学
- Programming for Artificial Intelligence 人工智能数据科学编程
- Artificial Intelligence 人工智能
- Machine Learning 机器学习
选修科目（选其三）Elective Modules (Any Three)
- Big Data Analytics 大数据分析
- Data Mining & Data Warehouse 数据挖掘与数据仓库
- AI Theories & App. for Creative Industries 创意产业人工智能理论及应用
- Business Model Innov. through Big Data 大数据创新商业模式
- Digital Speech Processing & Recognition 数字语音处理和识别
- Natural Language Processing 自然语言处理
- Computer Vision 计算机视觉
- Biomedical Signal Processing 生物医学信号处理
统整项目（必修）Project Module
- 统整项目的第一部分
- 统整项目的第二部分
授课语言
中文授课（辅以英文材料）
本课程提供全日制与兼读制模式
- 一年全日制课程
- 两年兼读制课程（只适用于本地生）
入学要求
- 持有认可科学、工程、商业、金融、跨媒体或相关学科的学士学位；或
- 拥有其他学科学士学位且已经学习过大学程度的线性代数、微积分、概率论、统计学和计算机编程的学生也将被考虑；或
- 同等学历；及
- 中国语文能力要求
若从非中文授课的高等院校毕业，以下任何一项公开试必须达标：
- 在香港中学文凭试中取得中国语文科第3级或以上成绩；或
- 汉语水平考试达第5级或以上成绩；或
- 国家语言文字工作委员会普通话水平测试二级乙等；或
- 其他中国语文能力证明
- 英国语文能力要求
以下任何一项公开试必须达标：
- 中华人民共和国之大学英语考试CET4 425分或以上成绩；或
- 以英语为教学语言和/或考试语言的大学的学士学位；或
- 相当于以上的同等水平。
2025/2026学年秋季入学：
［本地生及非本地生］
第一轮：2024年11月1日至2025年1月24日
第二轮：2025年2月10日至2025年4月30日(如第一轮已招满，第二轮将不开放)
2025/2026学年春季入学：
［本地生及非本地生］
2025年8月1日至2025年10月10日
（如秋季学额已招满，春季暂停招生。）