人工智能碩士學位課程*
(*此課程為新開設的課程,待政府刊憲後始行招生。)
一、課程背景
人工智能碩士學位課程有助於培養本澳與粵港澳大灣區所需具有紮實理論基礎、創新能力和實踐經驗的人工智能專業人才。人工智能碩士學位課程通過介紹人工智能的高級概念、核心技術和應用場景,使學生瞭解人工智能在不同領域的應用和發展趨勢,並通過實際案例幫助學生學習機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺等主要人工智能技術。 人工智能碩士學位課程培養該領域具有一定理論基礎、編程技能與實戰經驗的綜合型人才,為社會培養更多具有相當專業能力與競爭力的人工智能人才,推動區域科技進步和經濟發展。
二、培養目標
本碩士課程緊密對接《澳門特別行政區經濟適度多元發展規劃》及國家《新一代人工智慧發展規劃》,致力於培養兼具紮實理論功底與技術落地能力的複合型人工智慧人才,使學生具備以下核心能力:
1. 系統掌握AI 理論、模型與框架,能在醫療、金融、智慧城市等跨領域場景中設計智能解決方案。
2. 具備研究導向的 AI 實驗設計與驗證能力,能對模型進行優化與實證分析。
3. 批判性地評估 AI 系統的可解釋性、侷限性及倫理挑戰,理解技術與社會的交互影響。
4. 掌握研究方法與資料分析技術,支撐學術創新與產業應用。
5. 具備跨領域整合與協作能力,能完成高水準AI 系統開發或研究論文。
三、課程計劃
表一 專業必修科目
| 科目 | 種類 | 課時 | 學分 |
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矩陣分析 |
必修 | 45 | 3 |
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最優化理論與方法 |
必修 | 45 | 3 |
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數理統計與概率論 |
必修 | 45 | 3 |
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機器學習理論和實踐 |
必修 | 45 | 3 |
表二 專業選修科目
| 科目 | 種類 | 課時 | 學分 |
|
自然語言處理 |
選修 | 45 | 3 |
|
計算機視覺 |
選修 | 45 | 3 |
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數據挖掘 |
選修 | 45 | 3 |
|
強化學習 |
選修 | 45 | 3 |
|
智慧醫療專題 |
選修 | 45 | 3 |
|
智慧金融專題 |
選修 | 45 | 3 |
|
人工智能安全專題 |
選修 | 45 | 3 |
表三 學術專題
| 科目 | 種類 | 課時 | 學分 |
|
學術專題項目 |
必修 | N/A | 1 |
表四 學位論文
| 科目 | 種類 | 課時 | 學分 |
|
學位論文 |
必修 | N/A | 15 |
說明:
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學生在學期間,需完成專業必修科目學分、專業選修科目學分和課程規定的各項培養環節之要求,獲得37學分,具體分配如下:
1.1完成表一中4門專業必修科目共12學分;
1.2 從表二科目中選讀3門作為專業選修科目,共9學分。
1.3 學術專題項目活動1學分。
1.4 學位論文共15學分。
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學生個人培養計劃中的具體課程安排,由導師與學生根據專業範疇和研究方向討論確定。修讀完成必修的科目,即可開始撰寫論文開題報告,開題報告獲得通過後,即可開始撰寫論文。
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學生在修讀碩士學位期間須在澳門城市大學認可的學術期刊上發表論文至少一篇。
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學生在修讀碩士學位期間須參加至少十次學院學術委員會認可的學術專題項目,共1學分。
5. 通過學位論文答辯,獲得總學分37分,且沒有違反大學之有關規定,可按照澳門城市大學碩士學位申請程式申請頒授碩士學位。
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學習計劃科目框架 |
學分 |
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專業必修科目 |
12 |
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專業選修科目 |
9 |
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學術專題 |
1 |
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論文 |
15 |
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總學分 |
37 |
註:授課語言為中文及英文

