学位
硕士
学制
1 年
学费
HKD 180,000
入学
9 月
专业简介
本课程旨在为学生提供人工智能与媒体传播领域的前沿跨学科知识和技能，以应对计算和数字时代的需求。学生将精通数据驱动研究、叙事、品牌推广、受众参与和编辑决策等关键方面，并能将这些数据媒体和传播技能应用于为媒体组织及行业相关方提供分析、解决方案和见解。课程以理论和方法课程为核心，提供广泛的选修课，专注于数字转型背景下媒体机构和运营的知识与实践，旨在培养媒体和传播行业的高素质、有道德的专业人士和管理人员。
申请要求
语言要求
IELTS 总分至少6.0
/ TOEFL iBT至少74分
面试
需要面试
其他要求
申请人应持有认可大学或机构的荣誉学士学位。非英语授课机构毕业者需满足以下之一：雅思总分至少6.0；托福iBT至少74分；CET-6至少450分。成绩需在录取通知书发出之日起两年内有效。不接受托福iBT家庭版或雅思Indicator。需提交500字英文兴趣信、作品集（出版物、演示、GitHub仓库、个人网站等）及其他资格和奖项（如有），以及两封推荐信。
申请时间
申请开始
2026年10月06日
申请截止
2027年06月07日
课程设置
媒体与传播基础
Basics in Media and Communication
必修
衔接课程
数据科学编程
Programming for Data Science
必修
衔接课程
数字媒体人工智能
AI for Digital Media
必修
核心课程
人工智能与数字媒体工作坊
AI and Digital Media Workshop
必修
核心课程
大数据管理与分析
Big Data Management and Analytics
必修
核心课程
数字媒体数据挖掘与知识发现
Data Mining and Knowledge Discovery for Digital Media
必修
核心课程
媒体心理学
Media Psychology
选修
选修课程
金融市场分析中的人工智能与大数据应用
AI and Big Data Applications in Financial Market Analytics
选修
选修课程
生成式人工智能
Generative AI for Digital Media
选修
选修课程
人工智能理论与应用
AI Theories and Applications
选修
选修课程
数字媒体推荐系统
Recommender Systems for Digital Media
选修
选修课程
数据分析与可视化工作室
Data Analysis and Visualization Studio
选修
选修课程
计算新闻学
Computational Journalism
选修
选修课程
数字媒体新闻与特写写作
News and Feature Writing for Digital Media
选修
选修课程
数字媒体动态网页与移动编程
Dynamic Web and Mobile Programming for Digital Media
选修
选修课程
数字媒体研究项目
Digital Media Research Project
选修
选修课程
大数据与社交媒体营销
Big Data and Social Media Marketing
选修
选修课程
算法文化
Algorithmic Culture
选修
选修课程
人机交互与用户体验
Human-Computer Interaction and User Experience
选修
选修课程
人工智能向善：法律、伦理与方法
AI for Social Good: Laws, Ethics, and Methods
选修
选修课程
自然语言处理
Natural Language Processing
选修
选修课程
商业智能
Business Intelligence
选修
选修课程
数据分析原理与实践
Principles and Practices of Data Analytics
选修
选修课程
细分领域
课程涵盖人工智能与媒体传播的跨学科知识，包括数据驱动研究、叙事、品牌推广、受众参与和编辑决策等。必修课包括媒体与传播基础、数据科学编程、数字媒体人工智能、人工智能与数字媒体工作坊、大数据管理与分析、数字媒体数据挖掘与知识发现；选修课涵盖媒体心理学、金融市场分析中的人工智能与大数据应用、生成式人工智能、人工智能理论与应用、推荐系统、数据分析与可视化、计算新闻学、数字媒体新闻与特写写作、动态网页与移动编程、数字媒体研究项目、大数据与社交媒体营销、算法文化、人机交互与用户体验、人工智能向善、自然语言处理、商业智能、数据分析原理与实践等。
其他信息
课程说明：必修课15-18学分，选修课12-15学分，共30学分。必修课包括衔接课程（媒体与传播基础、数据科学编程）和核心课程（数字媒体人工智能、人工智能与数字媒体工作坊、大数据管理与分析、数字媒体数据挖掘与知识发现）。选修课涵盖多个方向。自2021-2022学年起，符合要求并经批准的学生可用一门选修课替换最多一门衔接课程。
备注：入围申请人可能需要参加面试。
