創新設計與人工智能(榮譽)理學士
數據科學學院

課程概覽

課程結構

創新設計與人工智慧（榮譽）理學士課程（BScIDAI）要求修滿120個學分方可畢業。該課程保持靈活性並緊跟行業趨勢，確保畢業生具備相應的技能與專業知識，以滿足市場對人工智能驅動型及創意科技人才日益增長的需求。

課程結構

課程設計包含以下主修專業（69學分），保持靈活性並緊跟行業趨勢，旨在為畢業生投入人工智能驅動的創新、創意科技及創業領域做好準備。透過結合嚴謹的學術訓練與實務經驗，本課程使學生具備相應的能力，以滿足對人工智能與創新設計領域跨學科人才日益增長的需求。

 

  • 基礎課程: 建構數學與程式設計的核心知識。

 

  • 專業應用/部門課程: 提供數據科學、人工智能基礎及業務整合的應用型知識；探討人工智能應用與創新設計方法論等前沿課題；融入跨學科內容，以拓寬視野並激發創造力。

 

  • 畢業設計課程: 將人工智能與設計結合並實際應用專案作為畢業專題。
課程結構
主修專業課表

必修課程 (共 20 門課, 60 學分)

 

基礎課程 (共 4 門課, 12 學分)

CDS1001 數據科學編程導論 (3 學分)
CDS1002 微積分 (3 學分)
CDS1003 概率論與統計學 1 (3 學分)
CDS1004 數據科學數學基礎 (3 學分)

 

專業應用課程 (共 3 門課, 9 學分)

CDS2003 數據結構與面向對象編程 (3 學分)
CDS2005 數據科學操作系統 (3 學分)
CDS3001 數據庫與數據倉庫 (3 學分)

 

DIDS 部門課程 (共 11 門課, 33 學分)
CDS1101 創新設計基礎 (3 學分)
CDS2101 C++ 編程 (3 學分)
CDS2102 計算機網絡 (3 學分)
CDS2103 創新設計機器學習 (3 學分)
CDS3101 智能感知與控制 (3 學分)
CDS3102 圖像處理 (3 學分)
CDS3103 GPU 與並行計算 (3 學分)
CDS3104 可視化 (3 學分)
CDS3105 人機交互 (3 學分)
CDS4101 區塊鏈技術 (3 學分)
CDS4102 系統集成、驗證與確認 (3 學分)

 

畢業設計課程 (共 2 門課, 6 學分)

CDS4105 專題 1 - 創新、技術與設計 (3 學分)
CDS4106 專題 2 - 設計挑戰 (3 學分)

 

 

選修課程*  (任何3門課, 9 學分)

CDS2104 物聯網 (3 學分)
CDS3106 雲計算 (3 學分)
CDS3107 3D 建模與動畫 (3 學分)
CDS3108 算法 (3 學分)
CDS4006 深度學習 (3 學分)
CDS4008 優化 (3 學分)
CDS4103 Web 3D 技術 (3 學分)
CDS4104 嵌入式系統 (3 學分)

*選修課程的開設取決於是否有足夠的需求以及師資安排狀況。

 

 

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BScIDAI Study Pathway
Major Discipline

大學必修課程與自由選修課程

 

  • 大學核心課程（15學分）：

    提供所有本科生必修的核心博雅教育課程。

     

  • 分類課程（12學分）：

    須從不同課程群中選修4門課程，以拓寬學術視野。

     

  • 語言課程（18學分）：

    包括英語課程（12學分）及中文/國語課程（6學分），旨在提升專業溝通能力。

     

  • 自由選修課程（6學分）：

    給予學生靈活空間，探索個人感興趣的領域。學生可修讀任何學科的課程以滿足畢業所需的總學分要求，惟須符合時間表、課業負擔及修讀計劃的相關規定。