科目

表一
編號
學科單元 / 科目
學分
面授學時
先修科目
COMP6121 
物聯網概論  

本科目介紹物聯網的基本概念和相關技術,為建立一個可使機器、智能硬件、普適電腦、物理對象與用戶進行溝通的環境,相關技術包括IP網絡、無線通信、Arduino編程等。由於本科目內容圍繞物聯網基礎教授,因此除了適合資訊科技專業的學生報讀外,也適合其他本科專業學生報讀,科目內容還包括物聯網系統核心架構,以及單設備或多設備系統的中間件設計等。本科目含有建立智能軟硬件的實驗課堂。
3
45 hrs
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COMP6122 
大數據概論  

本科目討論如何使用新穎的大規模編程模型,輕鬆創建使用電腦集群處理巨量信息的算法。 這些平台隱藏了並行計算中協調協作結點的複雜性,並為開發人員提供高階編程模型。 本科目將介紹如何使用MapReduce 編程模型表達多種數據分析算法並放在電腦叢集上自動執行,並涵蓋 MapReduce 框架用於協調和執行作業的內部機制。 最後,本科目還介紹大數據領域的其他相關主題,如其他大型數據處理平台,NoSQL數據存儲和雲計算執行基礎架構。
3
45 hrs
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COMP6123 
研究方法  

本科目介紹可適用于電腦和資訊技術(IT)應用研究的實用研究性和可轉移性技能。本科目廣泛涵蓋了應用IT研究相關的問題和主題,其中包括研究理念和方法,研究設計,研究倫理以及適用于IT研究的數據收集和分析技術。該課程還包括風險管理和各種項目管理技能。
3
45 hrs
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COMP6124 
物聯網通信技術  

本科目對應用在物聯網(IoT)中的主要通信技術和新興標準進行了全面的概括和研究。它涵蓋了在自主通信網絡中支持智能應用和智能決策的各種通信技術,主要內容有:流動網絡技術(2G / 3G / 4G / 5G)和M2M通信,及其傳輸特性,物理層技術,媒體存取控制和路由協議;無線網絡 (Wifi);藍牙;射頻識別(RFID);近場通信(NFC);無線傳感器網絡;無線個人區域網絡,包括IEEE 802.15.4和ZigBee,以及低功率網絡,如SigFox和LoRa等。
3
45 hrs
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COMP6125 
物聯網多媒體技術  

本科目為學生介紹了多媒體壓縮,多媒體通信以及電腦視覺的深入概念和應用的前沿課題。課題包括可擴展的視頻和音訊編解碼器、以優化品質和媒體頻寬的檔案格式和編解碼器設置的原則,將編解碼器應用於開發適合移動訪問的基礎媒體播放機應用程式,電腦視覺的概念和方法以及電腦視覺的應用結構。
3
45 hrs
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COMP6126 
大數據電子商貿  

近期信息和通信技術(ICT)的發展導致了消費者和用戶數據的迅速增長,而源自大數據的商業智能可以幫助企業更好地了解市場需求,開發新產品和服務,提高運營效率並獲得競爭優勢。本課程概述了商業中常見的大數據應用和分析技術(例如,市場購物籃分析,情緒分析,決策樹,聚類等),並討論與大數據項目相關的一些實施問題。作為小組項目的一員,學生需要證明能夠根據給予的案例分析和相關數據集提出一份商業計劃書。
3
45 hrs
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表二
編號
學科單元 / 科目
學分
面授學時
先修科目
COMP6101 
機器學習  

在當今時代,人工智能已無處不在,人們可能以某種方式使用它,卻不知道它的存在。人工智能的一個流行應用是機器學習,它是不需要通過明確編程的方式讓計算機自己學習解決問題的科學。在過去的十年中,機器學習給我們帶來了許多驚人的應用,如自動駕駛汽車,語音識別,圖像識別,金融交易,機器翻譯,AlphaGo等。本科目涵蓋了一些最重要的機器學習方法,包括深度神經網絡,強化學習等。該科目為學生提供了機器學習技術的理論基礎,並且通過實踐將這些方法應用於圖像識別,分類,自動控制等一系列領域。
3
45 hrs
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COMP6102 
安全和認證  

本科目向學生介紹了用於網路安全的加密技術和認證協定的原理、方法和應用。安全和驗證在物聯網中發揮著重要的作用,隨著敏感資訊在越來越多的設備和各方之間傳遞, 人們希望確保資訊只能由攜帶秘鑰的人看到, 並且秘鑰也不會被盜或被偽造。本科目通過講解密碼學和驗證協議的原理及應用來深入介紹解決這些問題的關鍵技術。
3
45 hrs
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COMP6103 
雲計算  

雲計算改變了服務和應用程序的提供方式。 隨著虛擬化技術和新編程範例的興起,服務和應用提供商可以快速應對不斷增長的工作負載,而無需實際擁有和配置相關的基礎架構。 憑藉其高彈性和可擴展性,雲計算已成為處理大數據和物聯網傳感器數據的重要支持技術。本科目涵蓋雲計算的主要特性,包括基礎技術,主要軟件和服務範例,以及安全性,隱私和道德方面的相關問題。
3
45 hrs
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COMP6104 
數字媒體和社交網絡  

在線社交網絡(OSN)和數字媒體的迅速普及改變了用戶在互聯網上的互動模式,現時大多數個人通信都是通過這些工具進行。Facebook、YouTube和Instagram等服務的採用也影響著互聯網的流量模式。最近,有很多針對在線社交網絡的互聯網用戶連接,流量模式和數據共享的測量和分析的相關研究。本課程講述了個人數據收集對社會的影響,主要題目包括使用數據挖掘分析個人數據集,當前社交媒體格局和基於個人數據的商業模式。
3
45 hrs
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COMP6105 
特選論題 I  

本課程所選的主題是其他課程中未包含的,新的先進技術, 例如,數據挖掘技術。 數據挖掘技術是計算機科學中最受歡迎的研究領域之一, 其中一個數據挖掘技術是應用在決策過程中,對决策結果的恰當理解。 在本課程中,將討論數據挖掘的幾個基本方向,包括不同算法和模型;以及如何選擇其中的算法。 並將討論分類方法,模式識別和不同的學習類型等。
3
45 hrs
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COMP6106 
特選論題 II  

本課程所選的主題是其他課程中未包含的,新的先進技術, 例如,數據挖掘技術。 數據挖掘技術是計算機科學中最受歡迎的研究領域之一, 其中一個數據挖掘技術是應用在決策過程中,對决策結果的恰當理解。 在本課程中,將討論數據挖掘的幾個基本方向,包括不同算法和模型;以及如何選擇其中的算法。 並將討論分類方法,模式識別和不同的學習類型等。
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45 hrs
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表三
編號
學科單元 / 科目
學分
面授學時
先修科目
COMP6299 
論文  

本科目要求學生們將他們已學到的技術和知識應用在一個重要的前沿研究項目中。在導師的指導下, 學生應專注于一個當今有研究意義的研究課題,利用先進技術研究或產出新的研究成果。完成研究後, 學生們需要提交論文,該論文將使用標準學術工作的標準進行評估。除了書面報告外,學生還需要就論文的內容進行口頭答辯。
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備註:

完成課程所需的學分至少為36學分,其分配如下:表一的必修學科單元/科目佔18學分;表二的選修學科單元/科目佔6學分;表三的論文佔12學分。
 

cd4web [ver. 2020.05]

Master of Big Data and Internet of Things (MDATA)