香港浸会大学DAAI专业包含哪些课程？

香港浸会大学数据分析与人工智能（DAAI）专业课程设置

香港浸会大学的数据分析与人工智能（Data Analytics and Artificial Intelligence, DAAI）专业是一个跨学科的硕士项目，结合了统计学、计算机科学和数据科学的知识。以下是该专业的主要课程内容：

1. 基础理论课程

• 数学分析与线性代数：为数据分析和人工智能提供坚实的数学基础。
• 概率论与统计学：涵盖数据分布、假设检验等核心内容，帮助学生理解数据背后的规律。
• 算法设计与分析：教授高效算法的设计与优化方法。

2. 编程与工具课程

• Python编程基础：学习使用Python进行数据处理和分析的基础知识。
• R语言数据分析：掌握利用R语言进行统计分析和可视化的方法。
• 机器学习工具与框架：介绍TensorFlow、PyTorch等常用机器学习框架的应用。

3. 核心专业课程

• 机器学习原理：深入探讨监督学习、无监督学习和强化学习的算法与应用。
• 深度学习与神经网络：研究卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型。
• 数据挖掘技术：学习如何从大量数据中提取有价值的信息和模式。
• 自然语言处理（NLP）：涵盖文本分析、情感分析等关键技术。
• 计算机视觉基础：介绍图像识别、目标检测等核心内容。
• 数据可视化与人机交互：教授如何将复杂的数据以直观的方式呈现给用户。

4. 实践与应用课程

• 大数据处理与Hadoop：学习在分布式系统中处理大规模数据的方法。
• 人工智能伦理与社会影响：探讨AI技术对社会、隐私和伦理的影响。
• 数据分析项目实践：通过实际项目培养学生的综合应用能力和解决复杂问题的能力。

5. 实习与职业发展

• 该专业还安排了企业实习机会，学生可以在科技公司、金融机构等进行实习，积累实际工作经验。
• 课程中还包括职业发展规划和就业指导，帮助学生明确职业目标并提升求职技能。

通过以上课程的学习，学生将能够掌握数据分析与人工智能领域的核心知识和技能，具备解决复杂数据问题的能力，并在相关领域找到理想的工作机会。