学位
硕士
学制
2 年
学费
HKD 80,000
入学
9 月
专业简介
人工智能学域依托香港科技大学强大的研究背景，致力于人工智能的基础与应用研究，培养具有专业技能、跨学科能力和国际视野的高水平研究与应用人才。哲学硕士（MPhil）项目旨在训练学生进行独立和跨学科的人工智能研究，毕业生应展示扎实的学科知识，并能综合创造新知识，为该领域做出贡献。
申请要求
语言要求
IELTS 总分6.5，单项不低于5.5
/ TOEFL iBT 80（2026年1月21日前）/ 4.5（之后）
其他要求
1. 持有认可机构的学士学位或同等学历。2. 英语要求：托福iBT 80分（2026年1月21日前）/ 4.5分（之后），或雅思（学术）总分6.5且单项不低于5.5。若本科为全英文授课可豁免。
申请时间
申请截止
2026年07月15日
课程设置
跨学科研究方法 I
Cross-disciplinary Research Methods I
选修
跨学科核心课程，博士生必修其一，硕士生必修UCMP 6050
跨学科研究方法 II
Cross-disciplinary Research Methods II
选修
跨学科核心课程
跨学科设计思维 I
Cross-disciplinary Design Thinking I
选修
跨学科核心课程
跨学科设计思维 II
Cross-disciplinary Design Thinking II
选修
跨学科核心课程
项目驱动的协作设计思维
Project-driven Collaborative Design Thinking
必修
跨学科核心课程，硕士生必修
信息科学与技术：要点与趋势
Information Science and Technology: Essentials and Trends
选修
信息枢纽核心课程，至少修读一门
功能枢纽可持续发展导论
Introduction to Function Hub for Sustainable Future
选修
其他枢纽核心课程
技术创新与社会创业
Technological Innovation and Social Entrepreneurship
选修
其他枢纽核心课程
基于模型的系统工程
Model-Based Systems Engineering
选修
其他枢纽核心课程
计算机视觉及其应用
Computer Vision and Its Applications
选修
必修课程列表之一，学生需选修一门
大语言模型时代的数据挖掘基础
Foundations of Data Mining in the Era of LLMs
选修
必修课程列表之一
Python计算导论
Introduction to Computing Using Python
选修
必修课程列表之一
人工智能基础
Foundations of Artificial Intelligence
选修
必修课程列表之一
AI安全与隐私
AI Security and Privacy
选修
必修课程列表之一
强化学习与优化
Reinforcement Learning and Optimization
选修
必修课程列表之一
深度神经网络基础
Foundation of Deep Neural Networks
选修
选修课程
视觉智能趋势：从识别到3D重建
Chasing Trends for Visual Intelligence: From Recognition to 3D Reconstruction
选修
选修课程
图上的机器学习
Machine Learning on Graphs
选修
选修课程
具身人工智能
Embodied AI
选修
选修课程
高级算法与数据结构
Advanced Algorithms and Data Structures
选修
选修课程
医学影像人工智能
Artificial Intelligence for Medical Imaging
选修
选修课程
机器学习基础
Fundamentals of Machine Learning
选修
选修课程
负责任的人工智能
Responsible Artificial Intelligence
选修
选修课程
多模态人工智能
Multimodal Artificial Intelligencee
选修
选修课程
应用深度学习：从语音到语言和多模态处理
Applied Deep Learning: From Speech to Language and Multimodal Processing
选修
选修课程
机器意识
Machine Consciousness
选修
选修课程
可信图挖掘
Trustworthy Graph Mining
选修
选修课程
量子计算
Quantum Computing
选修
选修课程
机器学习信息论
Information Theory for Machine Learning
选修
选修课程
自然语言处理及其应用
Natural Language Processing and Its Applications
选修
选修课程
医疗AI前沿
Frontier of AI for Healthcare
选修
选修课程
人工智能专题
Topics in Artificial Intelligence
选修
选修课程
独立研究
Independent Studies
选修
选修课程，最多一门
艺术机器学习
Machine Learning for the Arts
选修
选修课程
数据挖掘与知识发现
Data Mining and Knowledge Discovery in Data Science
选修
选修课程
智能交通专题
Special Topics in Intelligent Transportation
选修
选修课程
凸与非凸优化 I
Convex and Nonconvex Optimization I
选修
选修课程
先进能源系统中的信息技术
Information Technology in Advanced Energy Systems
选修
选修课程
智能制造专题
Special Topics in Smart Manufacturing
选修
选修课程
城市科学
Science of Cities
选修
选修课程
城市数据采集与分析
Urban Data Acquisition and Analysis
选修
选修课程
高等教育教与学导论
Introduction to Teaching and Learning in Higher Education
必修
研究生助教培训，必修
研究型研究生专业发展
Professional Development for Research Postgraduate Students
必修
专业发展课程，必修
信息枢纽学生职业发展
Career Development for Information Hub Students
必修
专业发展课程，必修
研究生英语听说基础
Foundation in Listening & Speaking for Postgraduate Students
选修
英语要求，未达ELPA 4级者必修
英语研究交流
Communicating Research in English
必修
英语要求，必修
人工智能研讨会 I
Artificial Intelligence Seminar I
必修
研究生研讨会，必修
人工智能研讨会 II
Artificial Intelligence Seminar II
必修
研究生研讨会，必修
硕士论文研究
MPhil Thesis Research
必修
论文研究，必修
细分领域
人工智能基础与应用研究，涵盖计算机视觉、数据挖掘、自然语言处理、机器学习、强化学习、AI安全与隐私、多模态AI、医疗AI、可信图挖掘等方向
其他信息
课程说明：硕士生需完成15学分，包括：跨学科核心课程2学分（必修UCMP 6050）、枢纽核心课程4学分（至少一门信息枢纽核心课和一门其他枢纽核心课）、领域知识课程至少9学分（需从必修课程列表中选修一门，其余为选修课），以及研究生助教培训、专业发展课程、英语要求、研讨会和论文研究。
备注：硕士生需完成政治教育课程（3学分）。
