科目列表
日間科目>
晚間科目
科目編號 | 科目名稱 |
CMSC5702 | 並行與分佈式系統高級專題 |
CMSC5707 | 人工智能高級專題 |
CMSC5711 | 圖像處理及計算機視覺 |
CMSC5713 | IT項目管理 |
CMSC5718 | 計算金融學導論 |
CMSC5719 | 研討會 |
CMSC5720 | 論文(一) |
CMSC5721 | 論文(二) |
CMSC5724 | 數據挖掘與知識發現 |
CMSC5726 | 電腦系統與網路安全 |
CMSC5727 | *電腦遊戲軟件製作 |
CMSC5728 | 決策分析與博奕論 |
CMSC5730 | 資訊科技創業和市場營銷 |
CMSC5735 | 高級雲計算專題 |
CMSC5743 | 深度神經網絡的高效計算 |
CMSC5744 | 實習 |
*本課程已加入持續進修基金可獲發還款項課程名單內. 本課程在資歷架構下獲得認可(資歷架構第6級)。
CMSC5702 並行與分佈式系統高級專題
本課程教授並行與分佈式系統專題。具體內容將根據最新的技術發展趨勢和教師專長逐年更新。
CMSC5707 人工智能高級專題
本課程內容選自以下課程:高級模式識別,神經網絡,專家系統,模糊系統,進化計算,學習理論,約束處理,邏輯程序設計,概率推理,計算機視覺,語音處理,自然語言處理。
CMSC5711 圖像處理及計算機視覺
“本科提供一個關於圖像處理和可視化之入門論述, 內容包括圖像增強技術,彩色圖像加工,圖像分割和圖像壓縮。本科亦集中討論照數位相機率定、立體視覺、行動分析、姿勢估計和運動恢復結構等三維資訊重組技術。這些技術有效應用於虛擬現實、模型重建和圖形學。”
CMSC5713 IT項目管理
本科覆蓋了和資訊技術相關的專案管理框架的關鍵要素。課程內容包括IT專案管理的要素和過程的定義,IT專案集成管理,IT專案範圍管理,制定IT專案進度和進行資源規劃所需要的各種工具和技術,IT專案質量管理,IT專案溝通管理,IT專案風險管理,IT人力資源管理,以及IT專案採購管理。此外,本課程還將邀請業界專家就以上的內容分享他們的經驗。
CMSC5718 計算金融學導論
本科介紹計算金融學的一些基本概念。課題包括風險與回報、現代投資組合理論、效率前緣計算、多因子模型、各種投資組合優化模型、效用理論、投資組合表現評價。
CMSC5719 研討會
研討會由十二次講座組成,邀請學術界和業界講員主講計算機科學當前專題,以拓闊學生視野。
CMSC5720 論文(一)
本科目為學生提供機會,應用其專業知識,在計算機科學領域進行獨立研究和開發,並在教師指導下完成一份論文。
CMSC5721 論文(二)
本科目為學生提供機會,應用其專業知識,在計算機科學領域進行獨立研究和開發,並在教師指導下完成一份論文。
CMSC5724 數據挖掘與知識發現
本科介紹數據挖掘所用技術。課題包括類聚、分類、估計、預測、統計分析與可視化。數據挖掘為巨大數據庫的分析、瞭解和從中提取有用信息提供了許多有用工具。應用範圍包括商業、財務、醫療、工程等。
CMSC5726 電腦系統與網路安全
電腦系統與網絡安全的議題。網絡協議的漏洞。保密協議。防火牆。電腦病毒。系統入侵的威脅。密碼學應用。
CMSC5727 電腦遊戲軟件製作
本課程著重於電腦遊戲軟件製作的編程問題,探討遊戲開發的過程,並對遊戲中使用的技術從各個方面進行分析。主要重點是在電腦遊戲發展中對實時性能的要求。室內/室外場景的渲染、網路、人工智能、物理模擬以及遊戲設計問題都將會在本課程中逐一介紹。
CMSC5728 決策分析與博奕論
本科介紹決策論、博奕論,及其在計算機科學(尤於人工智能與多代理系統)中之應用。課題包括效用理論,風險下的決策、不確定性下的決策、社會選擇、策略博奕與納什均衡、擴展博奕與子博奕精煉均衡、重複博奕與大眾定理、及其在計算機科學中之應用。
CMSC5730 資訊科技創業和市場營銷
本科旨在訓練學生具備如何創立、啟動和經營資訊科技業務的技能和制定一套跟貼市場的銷售策略。主要課題包括:企業家的特點、洞悉市場機會、資訊科技產品/服務管理、業務規劃、資訊科技成立新的合資企業、融資、市場細分、定位,定價、促銷、分銷和渠道管理。
CMSC5735 高級雲計算專題
本科為雲計算高級課題。內容為現今每年最新的研究課題,其中討論的課題包括:雲計算模式(如SaaS、PaaS、IaaS);分佈式和並行數據處理(如MapReduce、Hadoop);數據存儲(雲存儲架構、數據中心、重複數據刪除);現實世界中雲服務的案例研究(如Amazon EC2、Windows Azure)。
CMSC5743 深度神經網絡的高效計算
深度神經網絡(DNN)的高計算需求加上它在雲和物聯網平台上的普遍性,導致專用硬件和軟件技術的發展,以加速DNN的執行成為重要的研究課題。 本課程將介紹支持 DNN高效應用和計算的技術。 本課程將首先介紹DNN綜述,然后介紹支持DNN的各種框架和體系結構,以及計算平台上的實現和優化。
CMSC5744 實習
本科旨在讓學生對計算機科學的實踐層面有基本的認識,和獲得此行業的專業技能。學生需要在本科教授批准的計算機科學相關職位進行不少於12星期的實習。課程教授會為每位學生分配一位學術指導老師和實習公司中的行業指導老師。在學期中, 學術指導老師會到公司進行一次探訪。
在完成實習時,學生需要向學術指導老師和行業指導老師作口頭報告,並提交一份總結實習過程和其得著的報告。學生的總成績由以下課業成績合計而成: (1) 口頭報告、(2) 實習報告及 (3) 行業指導老師的報告。
一般而言,本科實習需於學生完成首兩個學期的學習後的夏季學期修讀。兼讀學生則可選擇於首年或次年夏季學期修讀。
建議學生修讀本科前先與本科教授討論心儀的實習職位。