2024年7月8日14:00，香港中文大学（深圳）数据科学学院将访问哈尔滨工业大学进行招生宣传会。此次招生宣传会将由港中大（深圳）数据科学学院教授、助理院长吴保元主持。

吴保元教授将以“可信人工智能前沿与趋势”为主题进行学术讲座，并详细介绍数据科学学院概况、博士和硕士项目设置以及招生政策，同时为学生解答疑问。特别面向2025年入学的学生，本场宣讲会还将安排计算机科学博士项目及四个理学硕士项目的现场面试环节，面试优秀者可当场录取。

诚挚邀请所有对数据科学学院博士和硕士项目感兴趣的学生积极参与此次宣讲会，共同探索学术与职业发展的新机遇！

地点与时间

■ 时间
2024年7月8日（星期一）14:00 - 16:30

■ 地点
哈尔滨工业大学一校区综合楼215会议室

现场面试机会

面向2025年入学的学生，宣讲会将安排计算机科学博士项目、四个理学硕士项目的现场面试环节，优秀者可当场发放offer。

学院目前开设有2个博士研究生项目：计算机科学博士和数据科学博士；4个授课型硕士研究生项目：数据科学理学硕士、金融工程理学硕士、人工智能与机器人理学硕士、生物信息学理学硕土。

各项目均为申请考核制，学生无需参加全国硕士研究生统一招生考试，无需保研资格，毕业颁发教育部认证的“香港中文大学”硕士/博士学位。诚邀各位学子加入！

01 招生宣讲会

02 项目介绍

两个博士项目：计算机科学博士和数据科学博士。

计算机科学博士项目

项目介绍：香港中文大学（深圳）计算机科学博士专业旨在培养面向基础与应用科学技术问题，具备创新能力、科学抱负、人生理想及国际化视野，且脚踏实地、不懈奋斗的计算机科学领域的研究类和应用类人才。本专业所涵盖的学术领域包括：计算机基础理论、人工智能与机器学习、计算机系统与网络、多媒体与人机接口、数据库与软件工程、计算机图形学与可视化、云计算、计算机安全、智能控制及相关交叉领域。入读本专业的学生，有机会参与本校与深圳市大数据研究院、深圳市人工智能与机器人研究院以及多家业界联合实验室的研究工作。优秀的博士生毕业后，可进入研究型大学任教或进入业界领先的公司、实验室工作，成为推动及引领信息技术发展的高级专业人才和核心力量。

目前已录取的博士生均来自知名大学，如约翰霍普金斯大学、北京大学、清华大学、上海交通大学、南京大学、香港中文大学（深圳）、北京航空航天大学、武汉大学、南方科技大学等。本科专业包括计算机科学与工程、电子信息技术、数学与应用数学、统计学、计算机科学、信息科学、工业工程等。

课程设置：攻读本项目博士学位的学生，需至少修满授课课程27学分，累计平均绩点需要达到3.0分或以上。

课程设置五个方向，包括：理论与数学、人工智能与机器学习、系统、数据库与软件工程、媒体。主要课程有：算法分析、计算理论、人工智能、机器学习、高等操作系统、优化理论与算法、高等计算机体系结构、软件工程、高等数据库系统、图像处理与计算机视觉、自然语言处理等。

授课课程B组现有三十门以上课程供学生选择，包括离散最优化、随机最优化、人工智能专题等，学生可依照自已的研究兴趣进行修读。修业年限一般为五年。

数据科学博士项目

项目简介：香港中文大学（深圳）设立数据科学博士专业，旨在培养学术成绩优异且有高度进取心的数据科学相关领域的高级研究型人才，所涵盖的研究领域包括：运筹学、统计学、计算机科学、运营管理和决策科学、机器学习及相关交叉领域。报考数据科学博士专业的学生，将有机会参与本校与深圳市大数据研究院和深圳市人工智能与机器人研究院的研究工作。我院旨在培养最优秀的博士生，毕业后有能力进入顶尖研究型大学任教或进入业界最先进的研发实验室工作。

目前已录取的博士生均来自知名大学，如加利福尼亚大学、纽约大学、香港大学、香港科技大学、清华大学、香港中文大学（深圳）、北京航空航天大学、东南大学等。本科专业包括数学与应用数学、统计学、计算机科学、信息科学、工业工程等。

课程设置：攻读博士学位的学生，需至少修满授课课程27学分（A组至少需修满9学分），累计平均绩点需要达到3.0分或以上。

授课课程A组现有六门课程供学生选择，包括机器学习，优化理论与算法，高级统计理论等，旨在为博士生日后的科研发展打下坚实的基础。

授课课程B组现有三十门以上课程供学生选择，包括离散最优化、随机最优化、人工智能专题等，学生可依照自已的研究兴趣进行修读。修业年限一般为五年。

四个硕士项目：数据科学理学硕士、金融工程理学硕士、人工智能与机器人理学硕士和生物信息学理学硕士。

数据科学理学硕士项目

数据科学理学硕士项目由香港中文大学（深圳）数据科学学院和经管学院共同开设，并与深圳市大数据研究院和深圳高等金融研究院合作。项目旨在使学生掌握大数据及商业分析方面的基础理论知识和专业技能，接触到支撑大数据技术的前沿理论与方法，并能在商业、政府、安全、医疗、生物、自然科学、环境等领域中充分利用所学知识解决与大数据采集、管理及分析相关的问题。学生可以在就读期间参与到业界实习、实验室科研、海外交换，亦或修读更多课程。两所学院及研究院的优秀师资将共同担任项目授课教师。