港城大AI硕士怎么选？热门专业全盘点

哈喽，各位lxs.net的家人们！我是你们的老朋友，专注扒料一百年的小编Lina。

还记得去年这个时候，我和我的怨种闺蜜，人手一杯冰美式，在香港的某个咖啡馆里，对着电脑屏幕上的港城大申请官网发呆。她的本科是电子信息，我的本科是新闻，但我们都铁了心要转AI。可点开项目列表那一刻，我俩都傻眼了。

“CS学院下的AI方向，看起来最正宗，但会不会把我这种代码小白拒之门外？”

“EE学院也有AI相关的，叫多媒体技术，这跟CS的有啥区别？”

“诶，你看这个AIDE，人工智能与数字娱乐，听起来好酷，是干嘛的？”

“还有数据科学，Data Science，这不也是搞AI的吗？天啊，救命！”

那种感觉，就像一头扎进了琳琅满目的超市，却不知道哪款酸奶才是自己真正想喝的。这种迷茫和焦虑，我猜屏幕前的你一定也懂。花大价钱留学，选错一步，可能未来一整年的学习体验和职业路径都会跑偏。

别怕！为了不让学弟学妹们重蹈我们的覆辙，我花了一个月时间，采访了在这几个项目里就读的学长学姐，翻遍了课程手册，结合最新的就业数据，给你们整理出了这篇超——级——详——细——的《港城大AI硕士选专业指南》。

不搞虚的，咱们今天就把这几个让人头大的项目，一个个扒个底朝天！

MSc in Computer Science (CS) - AI方向：科班出身的“王牌军”

咱们先聊聊大家最熟悉的，也是最“卷”的CS项目。港城大的CS在全球排名一直很顶，根据U.S. News 2023年的排名，它的计算机科学位列全球前50。申请CS下的AI方向，基本上就是奔着成为硬核算法工程师去的。

课程设置有多硬核？

你打开它的课程列表，扑面而来的就是一股“数学不好，代码不精，请勿靠近”的气场。核心课程包括《高级算法》、《深度学习理论与应用》、《人工智能原理与实践》、《自然语言处理》等等。这些课不是教你调包（调用现成的代码库）就完事了，老师会带着你从底层数学原理开始推导，比如讲到CNN（卷积神经网络），可能会从傅里叶变换一路讲到滤波器。课程项目（Project）的强度也很大，熬夜debug是家常便饭。

招生偏好：非科班请三思

CS项目对申请者的本科背景要求是这几个项目里最严格的。这么说吧，招生官想看到的是你扎实的计算机基础。你的成绩单上最好有《数据结构与算法》、《操作系统》、《计算机网络》、《离散数学》这些课，而且分数还不能低。

真实案例来了：我的学长Kevin，本科是内地一所985的软件工程专业，GPA 3.8/4.0，有两段在字节跳动的实习经历，雅思7.5。他这样的背景，拿offer都不能说是十拿九稳，面试时还被教授追着问了好多技术细节。去年录取的大陆学生背景，基本都是清一色的计算机、软件工程、自动化等强相关专业，双非院校的除非是有顶会论文或者大厂核心部门的实习，否则很难入围。

所以，如果你是纯文科或者商科想转码，这个项目基本可以“劝退”了。它不是为转专业学生设计的跳板，而是为有基础的同学提供的深造平台。

就业前景：直通大厂的快车票

风险高，回报也高。CS AI方向的毕业生，在就业市场上的认可度是顶级的。毕业生的主要去向就是各大互联网公司的算法岗和SDE（软件开发工程师）岗。比如去深圳的腾讯、华为，杭州的阿里，或者留在香港做金融科技（FinTech）。我认识的一位去年毕业的师姐，就拿到了香港一家投行年薪近60万港币的技术岗offer。对于想在技术道路上一路狂奔的同学，这绝对是黄金选择。

MSc in Electronic Engineering (EE) - 软硬兼施的“特种兵”

很多人一看EE（电子工程），就觉得是搞硬件的，跟AI离得远。错啦！港城大的EE，以前叫EIE（电子信息工程），其实非常偏软，尤其是在多媒体和计算机视觉（CV）方向，和CS的界限已经很模糊了。

课程设置有啥不一样？

EE的AI相关课程，更侧重于“信号”和“应用”。比如，你会学到《数字图像处理》、《多媒体技术与应用》、《计算机视觉》、《模式识别》等课程。相对于CS更注重算法理论的普适性，EE的课程会更贴近具体的应用场景，比如如何处理视频流、如何识别人脸、如何对医学影像进行分析。简单来说，CS的AI是“道”，EE的AI更像是“术”，教你怎么把算法用在图像、视频、声音这些载体上。

招生偏好：欢迎相关工科同学

EE对转专业的同学就友好多了，尤其是对那些本科是相关工科背景的。比如通信工程、自动化、物联网、生物医学工程等专业的同学，申请EE就非常有优势。因为这些专业本身就涉及大量的信号处理和数学知识，和EE的课程可以无缝衔接。

真实案例：我闺蜜，就是开头提到的那位，本科是某211的通信工程。她的编程基础一般，只学过C语言，但数学和信号系统的课分数很高。她申请时，文书里重点强调了自己对图像处理的兴趣，以及本科做过的相关课程设计。最后顺利拿到了EE的offer。现在她学得如鱼得水，觉得比纯CS的同学压力小一些，因为很多底层知识是她本科就接触过的。

就业前景：CV工程师的摇篮

EE毕业生的就业面非常广。最对口的就是计算机视觉算法工程师，现在无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像、短视频特效，都需要大量的CV人才。像商汤、旷视、海康威视这些视觉领域的独角兽公司，每年都会招很多EE背景的学生。此外，去手机公司（比如华为、小米）做影像算法，或者去互联网公司做多媒体相关的开发，也都是非常不错的选择。

MSc in Data Science (SDSC) - 玩转数据的“魔法师”

数据科学（DS）是近几年的超级网红专业。港城大专门为此成立了数据科学学院（School of Data Science），可见其重视程度。这个项目和CS的AI有交集，但侧重点完全不同。

课程设置：统计和商业的完美结合

如果说CS的AI是让机器“思考”，那DS的核心就是从海量数据中“发现价值”。它的课程设置一半是技术，一半是思维。你会学《统计数据分析》、《机器学习》、《数据挖掘》等技术课，但同时也会接触到《商业智能与分析》、《数据驱动决策》这类偏应用的课程。它不要求你像CS学生那样去发明一个新算法，但要求你能熟练运用现有的模型，去解决真实的商业问题，并把结果用清晰的语言讲给不懂技术的老板听。

招生偏好：量化背景的都到碗里来

DS项目是转专业同学的福音，尤其是那些有良好数学或统计背景的。它非常欢迎数学、统计学、物理学、金融、经济学，甚至是一些量化能力强的商科专业的学生。招生官看重的是你的逻辑分析能力和数理基础，而不是你会不会写代码。当然，如果你有Python/R语言的基础，会是很大的加分项。

真实案例：一位学弟，本科是香港本地一所大学的金融学。他辅修了数学，自学了Python，还考了FRM（金融风险管理师）。他申请DS时，虽然没有计算机背景，但他的强项在于对金融数据的理解和建模能力。最终，他成功收到了offer。这个项目里，你会发现你的同学背景五花八门，有学会计的，有搞物理的，非常有意思。

就业前景：金领行业的敲门砖

DS的毕业生，出路简直不要太好。香港作为国际金融中心，有大量的银行、投行、保险、咨询公司需要数据人才。毕业生可以去做数据分析师（Data Analyst）、数据科学家（Data Scientist）、商业分析师（Business Analyst），甚至是量化分析师（Quant）。根据香港人才网站JobsDB的数据，一个有1-2年经验的数据分析师，在香港的年薪中位数能达到35万港币以上，而数据科学家的薪酬则更高。除了金融行业，去互联网公司做增长黑客、用户分析、推荐系统等岗位，也同样炙手可셔。

MSc in AI and Digital Entertainment (AIDE) - 科技与艺术的“跨界玩家”

最后聊聊这个最新、最潮，也最神秘的项目——AIDE。它开设在创意媒体学院（School of Creative Media），光听这个学院名字，就知道这个项目的气质不一般。

课程设置：当AI遇到脑洞

AIDE的课程可以说是脑洞大开。它不教你艰深的算法推导，而是教你如何用AI这个工具来“玩”出花样。课程列表里有《游戏设计与开发》、《计算与新媒体艺术》、《人机交互》、《生成式AI与艺术创作》等。你会学到如何用AI来生成美术素材、如何设计更智能的NPC（非玩家角色）、如何创造沉浸式的VR/AR体验。这里的Project，可能不是让你写一堆代码去刷高一个模型的准确率，而是让你用Unity或Unreal引擎做一个游戏原型。

招生偏好：英雄不问出处

这是对文科和艺术背景同学最友好的一个项目，没有之一！它欢迎所有对“AI+创意”感兴趣的学生，无论你是学设计的、学电影的、学传媒的，还是学心理学的。申请时，一份有创意的作品集（Portfolio）可能比你成绩单上的数字更重要。你需要向招生官展示你的想法、你的审美，以及你把技术和艺术结合起来的潜力。

真实案例：去年我们网站分享过一个案例，一个女孩本科是数字媒体艺术专业，GPA不算高，但她的作品集里有一个用Processing（一个创意编程语言）做的互动艺术装置，非常有想法。她还在文书里深入探讨了AI对未来电影叙事的影响。最后，她成功被AIDE录取。这个项目寻找的，是未来的产品经理、交互设计师、游戏策划和科技艺术家。

就业前景：泛娱乐产业的蓝海

AIDE的就业方向，瞄准的是高速发展的泛娱乐和元宇宙产业。毕业生可以去游戏公司（如腾讯、网易），从事游戏策划、技术美术（TA）等岗位；可以去影视特效公司，利用AI工具进行创作；也可以去互联网大厂，做AIGC（AI生成内容）相关的产品经理或交互设计师。这是一个新兴的领域，虽然没有前面几个项目那么“根正苗红”，但未来的想象空间巨大。

好了，把四个项目都扒了一遍，不知道你心里有没有一点谱了？

别急着下结论，也别去听中介或者论坛上的人瞎说哪个项目“水”，哪个项目“好”。你的时间和几十万的学费都无比宝贵。在按下“提交”按钮之前，请一定问自己几个问题：

你真的享受从零开始推导数学公式、优化代码性能的乐趣吗？还是你更喜欢用数据去洞察商业世界的秘密？或者，你是不是更渴望用最新的技术，去创造一个前所未有的游戏、一部惊艳的动画？

一年之后，当你在香港的毕业典礼上穿上硕士袍时，你希望自己成为一个什么样的人？是能独立搭建神经网络的算法大神，是能用数据驱动决策的商业精英，还是能连接科技与艺术的创意先锋？

想清楚这个问题，答案自然就在你心中了。记住，没有最好的专业，只有最适合你的那条路。祝大家都能拿到梦校的offer，在维多利亚港旁，开启闪闪发光的新人生！