香港大学计算机相关专业

推荐院校1：香港大学

专业1：Computer Science计算机科学HK$216,000

专业2：Electronic Commerce an Internet Computing 电子商务和互联网计算HK$216,000

专业3：Artificial Intelligence人工智能HK$260,000

专业4：Data Science数据科学HK$276,000

专业1：Computer Science计算机科学

专业简介：

计算机科学理学硕士[MSc(CompSc)] 课程提供四个重点学习流的选择，一个是通用流，另一个是网络安全、金融计算和多媒体计算的专业流。

• 普通课程涵盖广泛、全面的计算机科学科目，包括学生可以选择的范围广泛的课程。

• 网络安全方向是一个多学科的研究和专业活动领域，涉及网络安全的最先进技术。课程从不同的角度涵盖网络安全的不同方面，包括技术、组织、以人为本和法律。

• 金融计算流是研究金融中使用的数据和算法以及实现金融模型或系统的计算机程序的数学。金融计算强调实用的数值方法，并专注于直接适用于商业和金融分析的技术。重点将放在金融行业的计算方面。

• 多媒体计算流专注于多媒体计算、通信、分析、可视化和应用程序。学生将获得理论和实践技能，使他们能够开发创新和创造性的多媒体计算技术。

学生必须成功完成72 个学分才能毕业。学习模式可以包括48个学分的课程加一篇论文（相当于24个学分）或60个学分的课程加一个项目（相当于12个学分）。

课程设置：（合计180学分）

选课前需要和个人导师沟通意向课程哈

Topic in information security

COMP7901

Legal protection of igital property

COMP7903

Digital investigation an forensics

COMP7904

Information security: attacks an efense

COMP7905

Reverse engineering an malware analysis

COMP7906

Introuction to cyber security

FITE7410

Financial frau analytics

Financial Computing

COMP7103

Data mining

COMP7408

Distribute leger an blockchain technology

COMP7409

Machine Learning in Traing an Finance

COMP7802

Introuction to financial computing

COMP7808

Topic in financial computing

COMP7906

Introuction to cyber security

FITE7405

Techniques in computational finance

FITE7406

Software evelopment for quantitative finance

FITE7407

Securities transaction banking

FITE7410

Financial frau analytics

Multimeia Computing

COMP7502

Image processing an computer vision

COMP7503

Multimeia technologies

COMP7504

Pattern recognition an applications

COMP7505

User interface esign an evelopment

COMP7506

Smart phone apps evelopment

COMP7507

Visualization an visual analytics

COMP7604

Game esign an evelopment

COMP7807

Topic in multimeia computing

Other Courses

COMP7104

Avance atabase systems

COMP7105

Avance topics in ata science

COMP7106

Big ata management

COMP7201

Analysis an esign of enterprise applications in UML

COMP7305

Cluster an clou computing

COMP7308

Introuction to unmanne systems

COMP7309

Quantum computing an artificial intelligence

COMP7404

Computational intelligence an machine learning

COMP7801

Topic in computer science

COMP7805

Topic in computer network an systems

COMP7809

Topic in artificial intelligence

DASC7606

Deep learning

Capstone Experience

COMP7704

Dissertation (24-creit)

COMP7705

Project (12-creit)

信息安全专题

COMP7901

数字财产的法律保护

COMP7903

数字调查和取证

COMP7904

信息安全：攻击与防御

COMP7905

逆向工程和恶意软件分析

COMP7906

网络安全简介

FITE7410

财务欺诈分析

金融计算

COMP7103

数据挖掘

COMP7408

分布式账本和区块链技术

COMP7409

贸易和金融中的机器学习

COMP7802

金融计算概论

COMP7808

金融计算专题

COMP7906

网络安全简介

FITE7405

计算金融技术

FITE7406

量化金融软件开发

FITE7407

证券交易银行

FITE7410

财务欺诈分析

多媒体计算

COMP7502

图像处理和计算机视觉

COMP7503

多媒体技术

COMP7504

模式识别与应用

COMP7505

用户界面设计与开发

COMP7506

智能手机应用程序开发

COMP7507

可视化和可视化分析

COMP7604

游戏设计与开发

COMP7807

多媒体计算专题

其他课程

COMP7104

先进的数据库系统

COMP7105

数据科学中的高级主题

COMP7106

大数据管理

COMP7201

UML中企业应用程序的分析与设计

COMP7305

集群和云计算

COMP7308

无人系统简介

COMP7309

量子计算和人工智能

COMP7404

计算智能和机器学习

COMP7801

计算机科学主题

COMP7805

计算机网络与系统专题

COMP7809

人工智能主题

DASC7606

深度学习

顶峰体验

COMP7704

论文（24学分）

COMP7705

项目（12 学分）

申请要求：

1.符合大学入学要求； 和

2. 持有本大学学士学位或本大学或其他为此目的接受的类似机构的同等标准资格。

国际英语语言测试系统（IELTS）的最低总分不低于 6 分，单项不低于 5.5；

专业2：Electronic Commerce an Internet Computing 电子商务和互联网计算

专业简介：

电子商务和互联网计算理学硕士[MSc(ECom&IComp)] 课程是香港首个连接商业和技术的课程。它利用香港在全球金融市场的独特地位，旨在培养能够为香港企业提供创新解决方案的技术娴熟和商业头脑的人才。我们培训能够满足这一需求的专业人员。我们还结合了一些先进的和有价值的组件，以帮助学生跟上 IT 技术的快速发展。

当学生退出该计划时，他们可以继续将炒作与现实区分开来，分析新的发展，将它们与已建立的、健全的结构和概念进行综合和整合，并发现创业的利基和机会。

学生必须成功完成72 个学分才能毕业。学习模式可以包括 48 学分的课程加一篇论文（相当于 24 学分）或 60 学分的课程加一个案例研究项目（相当于 12 学分）。

课程设置：（合计180学分）

选课前需要和个人导师沟通意向课程哈

必修课：（120学分）****

Funamental Discipline Courses

ECOM6004 Legal aspects of IT an e-commerce

ECOM6008 Supply chain an e-logistics management

ECOM6013 E-commerce technologies

ECOM6029 E-business transformation

ICOM6012 Internet infrastructure technologies

ICOM6034 Website engineering

ICOM6045 Funamentals of e-commerce security

ICOM6046 Semantic ata architecture

Discipline Courses

ECOM6014 E-marketing

ECOM6016 Electronic payment systems

ECOM6020 Customer relationship management: business strategies an techniques

ECOM6022 Topics in electronic commerce

ECOM6023 E-financial services

ECOM7121 Dynamic igital capabilities

ECOM7122 Entrepreneurship evelopment an FinTech ventures in Asia

ECOM7123 Builing smart cities: an information system approach

ECOM7124 Mobile an IoT computing services an applications

ICOM6027 E-crimes: igital crime scenes an legal sanctions

ICOM6044 Data science for business

ICOM7125 Digital forensics

COMP7404 Computational intelligence an machine learning

COMP7407 Securities transaction banking

COMP7802 Introuction to financial computing

COMP7901 Legal protection of igital property

FITE7410 Financial frau analytics

必修课：（120学分）****

基础学科课程

ECOM6004 IT 和电子商务的法律方面

ECOM6008 供应链和电子物流管理

ECOM6013 电子商务技术

ECOM6029 电子商务转型

ICOM6012 互联网基础设施技术

ICOM6034 网站工程

ICOM6045 电子商务安全基础

ICOM6046 语义数据架构

学科课程

ECOM6014 电子营销

ECOM6016 电子支付系统

ECOM6020 客户关系管理：业务战略和技术

ECOM6022 电子商务主题

ECOM6023 电子金融服务

ECOM7121 动态数字能力

ECOM7122 亚洲的创业发展和金融科技企业

ECOM7123 建设智慧城市：信息系统方法

ECOM7124 移动和物联网计算服务和应用

ICOM6027 电子犯罪：数字犯罪现场和法律制裁

ICOM6044 商业数据科学

ICOM7125 数字取证

COMP7404 计算智能和机器学习

COMP7407 证券交易银行业务

COMP7802 金融计算概论

COMP7901 数字财产的法律保护

FITE7410 金融欺诈分析

申请要求：

1.符合大学入学要求； 和

2. 持有本大学学士学位或本大学或其他为此目的接受的类似机构的同等标准资格。

国际英语语言测试系统（IELTS）的最低总分不低于 6 分，单项不低于 5.5；

专业3：Artificial Intelligence人工智能

专业简介：

数学系、统计与精算学系、计算机科学系联合开设一学年半全日制研究生课程，获得人工智能理学硕士学位。该课程旨在为毕业生提供人工智能原理和实践方面的培训。考生应具备线性代数、微积分、概率论、介绍性统计和计算机编程知识。

课程设置：（合计180学分）

选课前需要和个人导师沟通意向课程哈

必修课：（120学分）****

ARIN7001 Founations of artificial intelligence

ARIN7011 Optimization in artificial intelligence

ARIN7013 Numerical methos in artificial intelligence

ARIN7101 Statistics in artificial intelligence

ARIN7102 Applie ata mining an text analytics

COMP7404 Computational intelligence an machine learning

DASC7606 Deep learning

Disciplinary Electives (18 creits)*

with at least 6 creits from each of the following lists

List A:

ARIN7014 Topics in avance numerical analysis

ARIN7015 Topics in artificial intelligence an machine learning

MATH7224 Topics in avance probability theory

MATH8502 Topics in applie iscrete mathematics

MATH8503 Topics in avance optimization

List B:

STAT6011 Computational statistics

STAT7008 Programming for ata science

STAT8020 Quantitative strategies an algorithmic traing

STAT8021 Big ata analytics

List C:

COMP7308 Introuction to unmanne systems

COMP7309 Quantum computing an artificial intelligence

COMP7409 Machine learning in traing an finance

COMP7502 Image processing an computer vision

ARIN7017 Legal issues in artificial intelligence an ata science

必修课：（120学分）****

ARIN7001 人工智能基础

ARIN7011 人工智能优化

ARIN7013 人工智能中的数值方法

ARIN7101 人工智能统计

ARIN7102 应用数据挖掘和文本分析

COMP7404 计算智能和机器学习

DASC7606 深度学习

学科选修课（18 学分）*

从以下每个列表中至少获得6 个学分

清单A：

ARIN7014 高级数值分析主题

ARIN7015 人工智能和机器学习主题

MATH7224 高级概率论主题

MATH8502 应用离散数学主题

MATH8503 高级优化主题

清单B：

STAT6011 计算统计

STAT7008 数据科学编程

STAT8020 量化策略和算法交易

STAT8021 大数据分析

清单C：

COMP7308 无人系统简介

COMP7309 量子计算与人工智能

COMP7409 交易和金融中的机器学习

COMP7502 图像处理和计算机视觉

ARIN7017 人工智能和数据科学中的法律问题

申请要求：

1、具有荣誉学士学位或同等学历；

2. 申请人应具备线性代数、微积分、概率论、入门统计学和计算机编程知识； 和

3. 满足大学入学要求。

国际英语语言测试系统（IELTS）的最低总分不低于 6 分，单项不低于 5.5；

专业4：Data Science数据科学

数据科学硕士研究生课程，有两种学习模式：全日制一学年半和非全日制两学年半学年。该课程旨在为毕业生提供数据科学原理和实践方面的培训。考生应具备微积分和代数、计算机编程和介绍性统计知识，并应在这三个科目或相关领域中的每一个科目中至少修读一门大学或大专证书课程。

[课程设置：（合计180学分）

必修课：（120学分）****

Compulsory Courses (36 creits)

COMP7404 Computational intelligence an machine learning (6 creits)

DASC7011 Statistical inference for ata science (6 creits)

DASC7104 Avance atabase systems (6 creits)

DASC7606 Deep learning (6 creits)

STAT7102 Avance statistical moelling (6 creits)

STAT8003 Time series forecasting (6 creits)

Disciplinary Electives (24 creits)*

with at least 12 creits from List A an 12 creits from List B

List A

COMP7105 Avance topics in ata science (6 creits)

COMP7305 Cluster an clou computing (6 creits)

COMP7409 Machine learning in traing an finance (6 creits)

COMP7503 Multimeia technologies (6 creits)

COMP7506 Smart phone apps evelopment (6 creits)

COMP7507 Visualization an visual analytics (6 creits)

COMP7906 Introuction to cyber security (6 creits)

FITE7410 Financial frau analytics (6 creits)

ICOM6044 Data science for business (6 creits)

List B

STAT6008 Avance statistical inference (6 creits)

STAT6013 Financial ata analysis (6 creits)

STAT6015 Avance quantitative risk management (6 creits)

STAT6016 Spatial ata analysis (6 creits)

STAT6019 Current topics in statistics (6 creits)

STAT7008 Programming for ata science (6 creits)

STAT8017 Data mining techniques (6 creits)

STAT8019 Marketing analytics (6 creits)

STAT8306 Statistical methos for network ata (3 creits)

STAT8307 Natural language processing an text analytics (3 creits)

必修课：（120学分）****

必修课（36学分）

COMP7404 计算智能和机器学习（6 学分）

DASC7011 数据科学的统计推断（6 学分）

DASC7104 高级数据库系统（6 学分）

DASC7606 深度学习（6 学分）

STAT7102 高级统计建模（6 学分）

STAT8003 时间序列预测（6学分）

学科选修课（24 学分）*

至少获得列表A 的 12 个学分和列表 B 的至少 12 个学分

清单A

COMP7105 数据科学高级主题（6 学分）

COMP7305 集群和云计算（6 学分）

COMP7409 交易和金融中的机器学习（6 学分）

COMP7503 多媒体技术（6 学分）

COMP7506 智能手机应用程序开发（6 学分）

COMP7507 可视化和可视化分析（6 学分）

COMP7906 网络安全概论（6 学分）

FITE7410 金融欺诈分析（6 学分）

ICOM6044 商业数据科学（6 学分）

清单B

STAT6008 高级统计推断（6学分）

STAT6013 财务数据分析（6学分）

STAT6015 高级量化风险管理（6学分）

STAT6016 空间数据分析（6学分）

STAT6019 统计当前主题（6学分）

STAT7008 数据科学编程（6 学分）

STAT8017 数据挖掘技术（6 学分）

STAT8019 营销分析（6 学分）

STAT8306 网络数据的统计方法 (3学分)

STAT8307 自然语言处理和文本分析（3 学分）

*在之前的学习中完成相同课程的学生