一、香港中文大学
The Chinese University of Hong Kong
1、计算机科学理学硕士
MSc in Computer Science
学制： 全日制 1 年
学费： 264,000 港币，折合人民币约 24.3 万元
申请截止日期： 24 fall 申请已截止，25 fall 申请预计 2024 年 9 月开放
项目简介： 计算机科学理学硕士课程旨在让学生掌握最先进的资讯科技技术、新兴的软件科技，以及计算机科学的最新研究主题；了解、分析、管理、处理真实生活的工作场所中面对的资讯科技问题；留意计算机科学，以及国际以至本地计算机行业的最新发展。
语言要求： 雅思 6.5 /托福 79。
入学要求： 具有 计算机科学、计算机工程或相关领域 学士学位，通常不低于二等荣誉学位或平均成绩不低于B；或拥有其他主修科的荣誉学士学位，且该课程包含大量与计算机相关的内容。
课程设置： 需修读 8 门共 24 学分 的课程，课程不设必修科，学生可以选择计算器科学与工程学系提供的日间及晚间研究生课程。
2、信息工程理学硕士
MSc in Information Engineering
学制： 全日制 1 年
学费： 220,500 港币，折合人民币约 20.3 万元
申请截止日期： 2024 年 3 月 31 日，25 fall 申请预计 2024 年 9 月开放
项目简介： 信息工程硕士课程旨在培养学生成为信息及通讯技术方面的领军人物。学生在毕业后有望实现以下目标：在设计、开发、部署或使用信息系统、网络和服务的行业和组织的工程和专业岗位上表现出色；在信息工程对商业、工业和社会的影响方面形成全球视野，并能够为跨学科的工程项目做出贡献或领导；通过专业学习和终身学习，继续他们的个人发展，有些学生将在世界各地的研究生院继续学习并取得优异成绩。
语言要求： 雅思 6.5 /托福 79。
入学要求： 具有 工程、科学或相关领域 学士学位，通常不低于二等荣誉学位或平均成绩不低于B；或拥有其他主修科的荣誉学士学位并具有相关背景，例如修读过与信息工程相关的本科/研究生课程和/或具有信息技术相关行业的工作经验。
课程设置： 需修读 8 门共 24 学分 的课程，课程不设必修科，学生可以选择信息工程与工程学系提供研究生课程。
部分课程：
- Wireless Communication 无线通信
- Optical Communication and Lightwave Networks 光通信与光波网络
- Multimedia Coding and Applications 多媒体编码与应用
- Emerging Topics in Information Engineering 信息工程新兴课题
- Cryptography, Information Security and Privacy 密码学、信息安全与隐私
- Innovation and Entrepreneurship 创新与创业
- Emerging Communication Technologies 新兴通信技术
- Web Programming and Internet Security 网络编程与互联网安全
3、统计与数据科学高级研究理学硕士
MSc in Advanced Studies in Statistics and Data Science
学制： 全日制 1 年
学费： 198,000 港币，折合人民币约 18.2 万元
申请截止日期： 2024 年 2 月 28 日，25 fall 申请预计 2024 年 10 月开放
项目简介： 统计与数据科学高级研究理学硕士项目是为具有强大的统计和数据科学背景以及对进一步探索这些学科感兴趣的学生量身定制的。该项目提供先进的理论和实践培训，使毕业生具备知识发现和决策所必需的技能。
语言要求： 雅思 6.5 /托福 79。
入学要求： 具有 统计学或相关学科 学士学位，通常不低于二等荣誉学位或平均成绩不低于B；除了应具备扎实的统计学知识，还需要具备多元微积分、线性代数和计算机编程知识。
课程设置： 共需修读 24 学分 的课程，包括核心课程+选修课程。
核心课程：
- Advanced Statistical Inference 高等统计推断
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Applied Linear Models for Data Science 数据科学的应用线性模型
选修课程：
- High-dimensional Data Analysis 高维数据分析
- Discrete Data Analysis 离散数据分析
- Optimization in Data Science 数据科学中的优选法
- Data Management 数据管理
- Advanced Time Series 高阶时间序列
- Statistical Methods in Biomedical Research 生物医学研究中的统计方法
- Bayesian Statistics with Applicationins in Machine Learning 贝叶斯统计在机器学习中的应用
- Applied Deep Learning 应用深度学习
- Research Workshop 专题工作坊
