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人工智能与商业分析理学硕士
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MSc Artificial Intelligence and Business Analytics
商科
商业分析
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项目简介
专业方向
商业分析
入学时间
9月
项目时长
1年
项目学费
289000港币/年
面试形式
真人单面
项目官网
https://www.ln.edu.hk/sds/dai/mscaiba
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培养目标
香港岭南大学人工智能与商业分析理学硕士课程旨在教授学生关于人工智能和商业分析技术的基本原理和实际应用,特别是在商业领域,使他们能够在解决问题时可以有效地运用人工智能工具和技术、在决策时可以使用数据分析技能和人工智能技术来分析商业问题。此外,学生还能学会识别和验证各种人工智能和商业分析模型的有效性,或通过在人工智能和商业分析中使用计算和数学建模的方法来解决商业开发中的问题。
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申请要求
持有大学认可的高等教育机构颁发的工程、科学或其他同等学科的学士学位,或具备同等学历,或有令人满意的学术和专业成就证明(将根据具体情况被考虑)<br> 未曾修读过计算机科目或统计学等相关科目,或对这些科目认识较少的申请者需于本课程开始之前完成相应预科科目:<br> 1. 计算概论<br> 2. 统计学
语言要求
提交CET-6成绩的申请者还必须通过该专业进行的口语面试证明其英语口语能力和/或在CET-6英语口语测试中获得B级或以上成绩
申请提交时需要雅思在有效期内,接受UKVI雅思(用于英国签证及移民的雅思考试)
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申请时间

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国际生
夏令营
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提前批次
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进行中
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on hold
申请量过大,相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。
国际生
本条是指国际生截止日期
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<p>随着人工智能(AI)和大数据技术的快速发展,各个领域涌现了大量创新应用。例如,新闻分析技术被用于预测股票市场价格,目标检测技术被应用于监控系统或自动驾驶汽车,强化学习方法创造了一些著名的AI应用,如阿尔法围棋。AI和商业分析是一个跨学科的子领域,它整合了批判性思维和创新思维的知识和技能,通过使用AI技术处理商业数据集。香港岭南大学人工智能与商业分析理学硕士课程旨在教授学生关于人工智能和商业分析技术的基本原理和实际应用,特别是在商业领域,使他们能够在解决问题时可以有效地运用人工智能工具和技术、在决策时可以使用数据分析技能和人工智能技术来分析商业问题。此外,学生还能学会识别和验证各种人工智能和商业分析模型的有效性,或通过在人工智能和商业分析中使用计算和数学建模的方法来解决商业开发中的问题。该课程提供毕业生所需的跨越AI和商业分析核心学科的知识,整合多个学科,使学生更好地理解AI的各个方面以及其在现实世界中的应用。它还培养专业人员使用AI工具分析数据并将其转化为有用信息的能力,从而提高毕业生的整体就业能力。结合AI和商业分析与区块链、市场营销、医疗保健、地理信息系统和优化等更实际的商业应用和前沿技术,从而提高毕业生在就业市场中的竞争力。适用于私营和公共部门的专业人士,他们需要使用最先进和适当的AI和商业分析方法和工具收集、处理、可视化和分析数据。它还适用于需要分析大量数据的决策者和政策制定者,以及理解AI和商业分析对提升社会质量和提高运营效率的医疗保健和公用事业部门从业人员。此外,该课程培养学生的分析和批判性思维,以及解决问题的能力。</p><p><b>就业服务</b>:毕业生将能够在不同的角色(如商业分析师、数据分析师、项目经理、人工智能顾问/专家和数据科学家)中工作,满足甚至超越他们当前和未来雇主的期望,为各种组织工作。该项目为毕业生(即人工智能顾问/专家、数据分析师、商业分析师、数据科学家和IT专业人员)准备了专业的IT考试和进一步的博士级别学习。</p></p>
课程设置

MScAIBA学位的总学分要求为30学分,包括六门必修课程和四门选修课程。课程的教学模式是每门课程每周三小时,学生通常在一个学期内完成五门课程。这些课程可以采用不同的讲座、实验、辅导和/或研讨会组合。虽然MScAIBA项目的正常学习期为一年的全日制学习,但学生可以根据项目协调员和系主任的批准将学习时间延长至最长三年。必修课程有商业数据分析,人工智能基础,商业数据管理,数据分析与编程原理,商业中的机器学习,深度学习的实际应用;选修课程有移动技术和电子商务的应用,电子商务的社交媒体,项目管理及软件应用,业务决策及软件应用,人工智能的优化,大数据分析,区块链,人工智能和商业分析项目,位置信息智能。

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视频面试,面试于2024-03-21
面试内容
1. 陈述毕业设计内容; 2. 列举了解到的人工智能模型
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视频面试,面试于2024-11-22
面试内容
1. 自我介绍; 2. 选择这个项目的原因; 3. 列举本科期间喜欢的课程; 4. 反问
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视频面试,面试于2024-11-13,时长8分钟,面试考官2人
面试内容
1. 自我介绍; 2. 追问毕业设计细节,包括a*算法的启发式如何运作?项目中解决了什么困难?为什么用不同的设备测试?
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