喷鼻香港硕士申请（315）——人工智能教诲技能硕士（喷鼻香港教诲大年夜学）_人工智能_技巧

2024-10-23 16:36:01 智能助手

人工智能和教诲技能理科硕士

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课程概述

在教诲创新方面发挥主导浸染

人工智能与教诲技能理学硕士课程为学生供应人工智能（AI）和教诲技能方面的根本知识，并培养他们运用人工智能和教诲技能办理现实天下问题的实际技能和能力，并具有道德意识。
该课程还使学生节制创新课程设计和传授教化的传授教化框架和方法，并使他们有能力通过采取适当的方法进行独立的项目。
该课程旨在为毕业生在学校、高档教诲、政府和企业部门的人工智能和教诲技能干系领域的广泛职业机会做准备。

课程设置

核心课程

INT6065 教诲中的人工智能

本课程旨在让学生节制人工智能的根本和高等知识，并强调其在教诲环境中的原则和实践。
它还为学生供应机会，剖析人工智能对教诲的影响，并研究其道德和社会问题。
本课程谈论人工智能的当代和新兴技能，包括但不限于智能代理、问题办理、知识和推理、打算机视觉、机器人学、自然措辞处理、谈天机器人、语音赞助和感情检测。
将先容整合教诲和人工智能的框架，人工智能在教诲中的新兴运用。
将谈论人工智能运用和发展中的伦理和社会问题。

INT6066 科技创新学习环境的设计

本课程供应了一个由当前和新兴技能支持的传授教化设计框架、原则和传授教化模式的概述。
它还探索和评估了符合社会建构主义原则和框架的技能的创新传授教化设计，以优化学习。
学生有机会亲自实践，设计和评估由人工智能（AI）和教诲技能所供应的创新学习环境。

INT6067 研究方法和调查

本课程旨在培养学生对人工智能（AI）和教诲技能领域的研究设计原则和方法的理解。
它旨在使学生能够制订自己的研究操持，以调查人工智能和教诲技能中的履历问题，其紧张内容包括文献回顾、问题陈述和采取适当方法的研究设计。

INT6068 神经网络和深度学习

深度学习是机器学习和人工智能的最新趋势之一，用于仿照人脑的事情办法。
深度学习方法给机器学习带来了革命性的进步。
本课程为学生供应人工神经网络的根本，然后是构建深度人工神经网络（即深度学习）的理论、原则和实践，以办理基于履历数据的真实天下问题。
在该课程中，学生将理解深度学习在各个领域的运用，特殊是在教诲领域。
还将涵盖一种叫做卷积神经网络（CNN）的深度神经网络的设计和实现。

INT6064 编码和打算思维

本课程首先回顾了打算思维的知识和技能，以及它在发展前辈和未来技能中的浸染。
编码和打算思维作为STEM（科学、技能、工程和数学）教诲的一个组成部分的主要浸染及其背后的事理将被严格审查。
然后谈论从不同角度学习编码的策略，在STEM教诲的背景下发展学生的打算思维。
该课程将供应利用编码和打算思维的实践，以办理与STEM有关的真实问题和现实生活中的场景。
学员将被先容到各种利用编码发展打算思维的传授教化和学习方法，并对这些方法的有效性进行批驳性研究。
他们还将被勾引进一步探索与编码传授教化法的设计和实践有关的问题，以及如何将编码和打算思维与其他STEM学科联系起来，在学校课程背景下设计综合STEM学习活动。

INT6071 独立项目

本课程为学生供应机会，将他们在该课程中发展的知识和技能运用于他们自己选择的与人工智能（AI）和教诲技能干系的专业领域，有两种选择：（1）用与人工智能和教诲技能干系的适当研究方法操持、进行和报告一项小规模的研究；或（2）操持和制作一个由人工智能和教诲技能杠杆的可行的传授教化办理方案并提交报告。

选修课程

从以下四门课程中选择两门

MTH6184数据挖掘和STEM教诲

本课程供应了一个数据挖掘和STEM教诲的基本观点的概述。
数据挖掘正被越来越多地用于改进传授教化过程和教诲传授教化法。
西席可以利用从数据挖掘模型中创造的知识来办理教诲问题。
本课程包括数据预处理，数据可视化，建立关联、分类和聚类的算法的概率和统计。
它还包括STEM教诲的观点，让学生设计STEM学习活动，并谈论与STEM教诲有关的社会和道德问题。
先容了一些数据剖析在STEM运用中的例子。

INT6069 物联网

物联网（IoT）是一个通过网络供应丰富数据的互联智能设备系统。
它供应了前辈的数据网络、连接和剖析智能设备网络的信息与机器对机器通信的观点。
本课程旨在通过教授物联网背后的观点和对现实天下运用的一瞥，为学生供应物联网的坚实根本，包括组件、工具和剖析。
学生将学习物联网技能，为现实天下的问题设计和履行办理方案。
将采取实践的方法来制作物联网产品和运用的原型。

INT6070 人工智能的高等编程

该课程旨在为学生供应编程、数据构造和算法的基本知识，以开拓人工智能的有效实现和打算机运用。
它首先为没有强大编程背景的学生快速回顾基本编程技能。
然后，它涵盖了高等编程主题，包括算法剖析、数据构造和与人工智能产生的问题干系的范例打算机算法。
该课程还包括利用当代打算机硬件处理大规模数据集的并行编程技能。

MTH6130概率和统计学。

将于2022-23学年开设

本课程旨在向学生先容统计学的根本知识，包括标准概率分布、抽样分布、参数估计、推理和基于假设考验的统计决策。
本课程供应概率和统计学的先容性概述。
先容了随机变量的根本知识。
有了这些根本知识，然后先容和谈论抽样分布的观点以及数据剖析和假设考验的技能。

项目课程

INT6071独立项目

本课程为学生供应机会，将他们在课程中发展的知识和技能运用到他们自己选择的与人工智能（AI）和教诲技能干系的专业领域，有两种选择：（1）操持、进行和报告一项小规模的研究，采取与人工智能和教诲技能干系的适当研究方法；或（2）操持和制作一个可行的传授教化办理方案，利用人工智能和教诲技能，并提交一份报告。

入学哀求

申请人常日应持有教诲技能、统计、打算机科学、工程干系学科的公认学士学位，或其他同等资格。
他们须要有事先的编程知识和技能。
入围的申请人可能被哀求参加口试。

从非英语国家院校系统得到入学资格的申请者常日应知足以下最低英语水平哀求之一。

雅思6.0分。

GCSE/GCE OL英语成绩在C级或以上。

托福成绩达到80分（基于互联网的测试）。