香港 AI 硕士课程边间好？ 6 大推荐学校 AI 课程全解析

近年人工智能快速发展，香港多间院校陆续推出相关课程，涵盖学士、硕士及博士阶段。其中以硕士课程最受欢迎，申请者多为希望转职、进修或从事相关工作的学生及在职人士。到底 AI 硕士课程边间好？ Grove 智禾教育为你推荐 6 间大学的 AI 硕士课程，以及其优势与定位，帮助你做出适合职涯规划的选择。

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该继续读硕士吗？与大学 AI 课程有何不同

随着 ChatGPT、生成式 AI（Generative AI）及大型语言模型（LLM）技术开始在不同领域大放异彩，不少学生想投身人工智能产业，开始思考是否有必要继续修读硕士，以提升自身竞争力。

更进一步的专业训练

相较于大学阶段的基础能力培养，硕士课程则属于进阶专业训练，以香港科技大学（HKUST）为例，其硕士与学士 AI 课程的差异如下：[1][2]

比较项目	学士课程	硕士课程
修读年期	4 年制	全日制1 年；兼读制 2 年
适合对象	高中毕业生	以持有学士学位的应届毕业生、在职专业人士
学习重点	AI 基础理论与技术训练	AI 进阶技术与产业应用
课程方向	建立完整专业基础	强化专业能力及就业竞争力

由于香港企业对机器学习（Machine Learning）、数据科学（Data Science）等高阶技术人才需求增加，[3] 因此对于希望转职科技产业、提升专业技能或进一步专攻特定领域的人士而言，继续研读硕士课程是具投资回报的进修选项。

The University of Hong Kong campus 

Source: Shutterstock

6 间 AI 硕士课程院校推荐

为迎合市场需求，香港各大学近年积极推出与人工智能相关的硕士课程。然而，不同院校的课程定位、教学重点及培养方向均有明显差异。以下为 6 个 AI 课程推荐：

1. 香港大学（HKU）

香港大学的 AI 硕士课程（MSc in Artificial Intelligence）是由数学系及计算与数据科学学院共同开办，[4] 以数学、统计学及计算机科学为基础，培养学生运用人工智能技术进行决策分析及问题解决的能力，并将相关技术应用于不同产业及组织的实际场景。

课程内容与特色

课程采用英语授课，全日制（Full-time）为期 1.5 年，学生将学习人工智能核心理论及相关数学工具，包括：[5][6]

人工智能统计学（Statistics in Artificial Intelligence）

應用資料探勘與文字分析（Applied Data Mining and Text Analytics）

智慧運算與機器學習（Computational Intelligence and Machine Learning）

深度學習（Deep Learning）等課程

以及选修课：

自然语言处理（Natural Language Processing and Text Analyrtics）

金融行业中的机器学习（Machine Learning in Trading and Finance）

人工智能量子运算（Quantum Computing and Artificial Intelligence）等

此外，课程设有毕业专题（Capstone Project），要求学生将所学知识应用于真实问题之中，培养实际分析及解决问题的能力。香港大学亦会邀请学术界及产业界专家进行专题讲座，并提供人工智能产业及学术研究机构的实习机会，让学生有机会接触最新技术趋势及业界发展。

2. 香港中文大学（CUHK）

香港中文大学的人工智能理学硕士（MSc in Artificial Intelligence）由工程学院（Faculty of Engineering）开办，课程除了教授 AI 核心理论与技术外，亦强调项目开发、产业应用及研究能力的培养，让学生能够将学到的技术应用于真实场景之中。 [7]

课程内容与特色

课程内容涵盖：

生成式 AI 智能（Generative AI）

深度学习（Deep Learning）

自然语言处理（NLP）

电脑视觉（Computer Vision）及软件开发（Software Development）等核心范畴。

除必修课程外，学生亦可根据职涯规划从 27 种选修课中，进一步探索如理论研究、数据分析、产业应用及实务创业等方向课程。 [8]

3. 香港科技大学（HKUST）

香港科技大学（HKUST）人工智能理学硕士课程（MSc in Artificial Intelligence）主要培养兼具核心知识及实务部署、应用的专业人才。核心课程涵盖：[2]

进阶 AI Python 程式设计（Advanced Python Programming for Artificial Intelligence）

基础机器学习（Foundations of Machine Learning）

人工智慧基础课程（AI Fundamentals: Concepts and Methods）

人工智慧伦理（Artificial Intelligence Ethics）

课程特色

提供多个热门专业选修，如计算机视觉、自然语言处理、基础模型和生成式人工智能（Foundation Models and Generative Artificial Intelligence）等; 并且在技术训练外提供不同行业如医疗保健（Artificial Intelligence in Healthcare）、网络安全（Artificial Intelligence in Cybersecurity）、人机互动（Human-Computer Interaction）等领域的应用课程。

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4. 香港城市大学（CityU）

香港城市大学（CityU）的人工智能理学硕士（MSc Artificial Intelligence）则着重以理论及实务并重的学习模式，培养学生应用 AI 技术解决实际问题，同时为未来工作或攻读更高阶学位做好准备，主要课程涵盖：[9]

人工智能（Artificial Intelligence）

智慧系统（Intelligent Systems）

机器学习：演算法与应用（Machine Learning: Algorithms and Applications）

人工智慧伦理研讨会（Seminar on AI Ethics）

课程特色

CityU 的另一大特色是提供多元化的专修方向（Stream），课程内容紧贴近年人工智能技术发展趋势，学生可根据自身兴趣选择以下领域深入发展：

自动驾驶（Autonomous Driving）

生成式人工智能（Generative AI）

信赖式人工智能（Trustworthy AI）

5. 香港理工大学（PolyU）

香港理工大学（PolyU）的数据科学及人工智能硕士（Master of Science in Artificial Intelligence and Big Data Computing）亦是热门 AI 硕士课程。主要着重培养学生如何运用人工智能及大数据技术创造实际价值，同时回应市场对相关专业人才的需求。课程涵盖：[10][11]

大数据运算（Big Data Computing）

人工智慧与大数据运算实务（Artificial Intelligence and Big Data Computing in Practice）

高效资料处理（Efficient Data Processing）

人工智慧导论（Introduction to Artificial Intelligence）

现代深度学习（Modern Deep Learning）

课程特色

在选修课程方面，PolyU 提供多元化的进阶学习方向，包括自然语言处理、计算机视觉、人工知会安全（AI Security）、机器学习优化（Optimization for Machine Learning）等领域，并提供两种修读模式，学生可选择以修课为主的学习路线，或透过论文（Dissertation）参与研究项目。

6. 香港浸会大学（HKBU）

香港浸会大学（HKBU）数据分析和人工智能理学硕士（MSc in Data Analytics and Artificial Intelligence）采用英语授课，并提供一年全日制及两年兼读制的学习模式。学习内容涵盖：[12]

Python 资料分析与人工智慧（Python for Data Analytics and Artificial Intelligence）

数据分析与人工智慧量化法（Quantitative Methods for Data Analytics and Artificial Intelligence）

数据分析实务原理（Principles and Practices of Data Analytics）

资讯科技专题论坛（IT Forum）

数据分析与人工智能伦理（Ethics of Data Analytics and Artificial Intelligence）

课程特色

除专业课程外，学生亦可透过专题研究、选修课习得生成式人工智能、大型语言模型（LLM）及提示工程（Prompt Engineering）等近年备受关注的科技领域。此外，学校提供海外交流活动（如海外实习、海外工作坊、海外游学），让学生获得课堂以外的学习体验。

Hong Kong Polytechnic University 

Source: Shutterstock

申请 AI 硕士需要什么大学科系背景？

由于 AI 硕士课程涉及编程、数学建模、机器学习及数据分析等专业知识，因此多数课程招生时通常会优先考虑具备相关学术背景与数学及编程能力者。以下是常见申请 AI 硕士的大学科系要求：

学校	学术背景条件
香港大学（HKU）	须持有学士学位，并具备备线性代数、微积分、机率论、统计学及电脑编程等知识。 [13]
香港中文大学（CUHK）	申请者须持有工程、科学或相关学科之学士学位，且毕业成绩通常须达二级荣誉或以上，或GPA不低于B级; 若申请者具备其他学科背景，则须拥有至少两年相关的工作经验 [14]
香港科技大学（HKUST）	申请人必须拥有计算机工程、计算机科学或相关专业的学士学位。拥有其他专业学士学位者则须具备至少两年相关的工作经验。 [15]
香港城市大学（CityU）	申请者须持有认可的学士学位（如计算机科学、资讯科技、计算机工程、信息系统或同等学历）; 或持有认可学士学位，且在资讯科技领域具备深厚知识或背景者。 [16]
香港理工大学（PolyU）	申请者须持有计算机、计算机科学、工程、信息系统、数学或其他相关学科之学士学位。若持有其他学科的学士学位，则须具备至少三年资讯科技领域的相关工作经验。 [17]
香港浸会大学（HKBU）	申请者一般须持有获认可大学颁授的科学、工程或信息科技相关领域之学士学位（或同等学历）[18]

英语能力门槛

除了学术背景外，由于多数硕士课程使用英语教材、学术论文及采用英语授课，因此各大学通常会要求申请者提供语言能力证明，以确保学生能够顺利完成课程学习及研究工作：

学校	英语成绩要求
香港大学（HKU）	若申请者用以申请入学之学位（源自香港以外的大学或同等机构）其教学及/或考试语言并非英语，则须符合：TOEFL达80分; IELTS总分达6分（且各单项成绩不得低于5.5）; GCE 或 IGCSE 达 C 级; 或剑桥英语能力测验达 C 级 [19]
香港中文大学（CUHK）	有香港境内大学之学位，或修读以英语为教学语言的学位课程; 或达至以下门槛：TOEFL PBT达550分或iBT 79分; IELTS Academic 整体总分达 6.5;香港高等程度会考、GCE A-Level 或 AS-Level 的英语科目中取得及格成绩等 [14]
香港科技大学（HKUST）	TOEFL iBT达4.5分（2026年1月21日后成绩）或80分（2026年1月21日或之前成绩）、或TOEFLPBT达550分; 或IELTS Academic整体总分达6.5（且各单项成绩不得低于5.5）等。若申请者之母语为英语，或其学士学位以英语教授则豁免提交相关成绩。 [20]
香港城市大学（CityU）	若学士学位课程并非以英语作为主要授课语言，须通过以下英语能力证明：IELTS Academic总分达6.5;TOEFLiBT达79分; 大学英语六级考试（CET-6）达 450 分 [16]
香港理工大学（PolyU）	若申请者的学士学位并非于英语授课院校取得，则须提交符合要求的英语能力证明：IELTS Academic 总分 6.0 ; TOEFL iBT 达80 分 [21]
香港浸会大学（HKBU）	若申请者在修读学士学位课程时非以英语为教学语言，则须符合：IELTS 整体总分达 6.0;或 TOEFL PBT 达 537 分、iBT 达 74 分 [18]