本课程旨在满足社会对人工智能专业人才日益增长的需求，通过为毕业生提供必要的技能，推动科技行业的创新与效率提升。其跨学科的方法使毕业生能够将人工智能专业知识应用于多个领域。该课程支持香港作为领先的数字中心和智慧城市的发展定位，契合科技在关键行业中日益重要的趋势。
课程的一大特色是高度重视数学，而数学正是人工智能发展的核心基础。数学基础支撑着优化、概率、统计和线性代数等关键领域，在设计、分析和解释人工智能模型方面至关重要。这种严谨的训练确保了人工智能系统的功能性、稳定性、可推广性和可解释性——这些特性在金融、科学计算、生物医学分析和风险建模等应用中尤为重要。
国家/地区
中国香港
学校
香港理工大学
专业大类
理科
专业阶段
专业细分类
数学
学制
1.5年（全日制）；3年（非全日制）
学费
每学分14,900港元，所需学分为30
申请要求
申请者须持有数学、统计学、计算机科学、信息技术、工程或理科领域的荣誉学士学位，或具备同等学历。持有其他学科本科学位但具备充分数学或信息技术背景的申请者亦可获考虑。若申请者母语非英语，且其学士学位或同等学历由非英语授课院校授予，则须满足大学规定的最低英语语言入学要求。具体要求请参阅“入学要求”页面。
语言要求
雅思总分6.0或以上，且听力、阅读、口语、写作各项不低于5.5。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.0 | - | - | - | - |
托福（TOEFL）网考总分80分（满分120分）或4.5分（满分6分）及以上（2026年1月21日或之后参加的考试）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 80 | - | - | - | - |
托福（TOEFL）网考总分80分（满分120分）或4.5分（满分6分）及以上（2026年1月21日或之后参加的考试）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
新托福 | 4.5 | - | - | - | - |
开学与申请日期
2027
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2027-09 | 2026-07-02 | 2027-02-25  172天 | 开放中 |
| 2027-09 | 2026-07-02 | 2026-10-20 44天 | 开放中 |
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2025-07-02 | 2026-04-30 0天 | 已截止 |
| 2026-09 | 2025-07-02 | 2026-01-15 0天 | 已截止 |
| 2026-09 | 2025-07-02 | 2025-10-15 0天 | 已截止 |
课程描述
本课程为“人工智能技术数学理学硕士”（MSc in Mathematics for Artificial Intelligence Technology）项目，学生需完成以下任一选项：
选项一：6门必修课（18学分）和4门选修课（12学分）；
选项二：6门必修课（18学分）、1门选修课（3学分）和一篇毕业论文（9学分）。
此外，所有学生必须修读一门1学分的必修科目：《科学中的学术诚信与伦理》。
必修课程包括：深度学习、数学与人工智能新兴话题、生成式AI与基础模型、科技与科学中的AI实践、机器学习优化、强化学习理论。
选修课程由多个学系提供：
- 应用数学系（AMA）：算法交易高级专题、金融科技、AI学习理论、概率与随机模型、量子计算在数据科学中的应用、科学计算、碳定价与交易的随机模型；
- 生物医学工程系（BME）：医学人工智能与数据分析；
- 计算机系（COMP）：高级人工智能、大数据计算、计算机视觉与图像处理、网络与互联网安全、数据结构与数据库系统、自然语言处理；
- 数据科学与人工智能系（DSAI）：高维数据分析、类脑计算、高效数据处理、机器视觉与智能、可信AI系统与技术、视觉数据表示与处理。
选项一：6门必修课（18学分）和4门选修课（12学分）；
选项二：6门必修课（18学分）、1门选修课（3学分）和一篇毕业论文（9学分）。
此外，所有学生必须修读一门1学分的必修科目：《科学中的学术诚信与伦理》。
必修课程包括：深度学习、数学与人工智能新兴话题、生成式AI与基础模型、科技与科学中的AI实践、机器学习优化、强化学习理论。
选修课程由多个学系提供：
- 应用数学系（AMA）：算法交易高级专题、金融科技、AI学习理论、概率与随机模型、量子计算在数据科学中的应用、科学计算、碳定价与交易的随机模型；
- 生物医学工程系（BME）：医学人工智能与数据分析；
- 计算机系（COMP）：高级人工智能、大数据计算、计算机视觉与图像处理、网络与互联网安全、数据结构与数据库系统、自然语言处理；
- 数据科学与人工智能系（DSAI）：高维数据分析、类脑计算、高效数据处理、机器视觉与智能、可信AI系统与技术、视觉数据表示与处理。
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