理學碩士（資訊科技）學位課程簡介
理學碩士學位課程設置的目標是爲廿一世紀培養具有堅實理論基礎，寬廣專業知識幷具有很强獨立工作能力的資訊科技高水準人才。取得理學碩士學位者可以在資訊科技的企業事業單位、政府機關、應用部門從事資訊科技的研究、開發及應用工作。
碩士學位的課程設置具有如下特點：
1.爲學生提供高質量的基礎理論課程，提高學生的資訊科技理論水平。
2.爲學生開設有關資訊科技的高級技術課程，擴展他們的資訊科技知識，爲他們進入該領域奠定基礎。
3.爲學生紹當前資訊科技最新研究方向及動態，講授幷實踐如何進行科學研究工作和撰寫論文；爲他們進行科學研究及論文撰寫準備條件。
攻讀碩士學位學生的研究方向將根據學生的研究興趣决定。本課程有三個專業研究方向：
計算機與資訊系統專業:
本專業範疇旨在培養學生瞭解計算機與資訊系統的各個環節,對計算機體系結構有較深入的認識,學習軟件工程原理及方法,數據庫的設計與實現,網絡與信息安全,爲他們將來進入計算機與資訊系統領域奠定基礎。
通訊工程專業:
本專業範疇旨在培養學生瞭解現代通訊系統與網絡的結構,特別是移動通訊系統與網絡,學會通訊系統的分析與設計，爲他們進入通訊領域奠定基礎。
太空資訊技術專業:
太空資訊技術是資訊科技與太空科學的交叉學科，本專業範疇旨在培養太空資訊技術方面的複合型人才，爲學生提供高質量的資訊科技及太空科學的基礎理論課程，訓練學生掌握太空科學數據的分析方法，爲他們進入資訊科技或太空科學領域奠定基礎。
理學碩士（資訊科技）學位課程學習計劃
一、課程期限
本課程正常修業期限爲 2 年，最長修業期限爲 3 年( 非內地的在職學生最長修業期限爲 4 年 )。
二、授課形式
面授
三、授課語言
中文及英文
四、課程專業範疇
1.計算機與資訊系統
2.通訊工程
3.太空資訊技術
五、課程設置
表(一):基礎必修科目(9 學分 )
表(二) :專業範疇科目( 共 24 學分,除 5 門專業必修科目外，需選擇 3 門專業選修科目修讀 )
( 大學有權取消開辦修讀人數不足之專業範疇科目 )
計算機與資訊系統專業
通訊工程專業
太空資訊技術專業
表(三) :學位論文
六、教學要求
1.第一、二、三學期修讀完成學習計劃規定的表 ( 一 ) 、表 ( 二 ) 中的 8 門必修科目和 3 門選修科目，共計 33 學分。
3 、學生學習完每一門科目，按科目性質，進行考核，方式有小組項目報告、實驗報告、課堂測試或開卷 / 閉卷考試。
七、學習時間
科目修讀時間爲 18 個月，論文寫作時間不少於 6 個月。
課堂一般安排於周一至周五晚間。
八、畢業資格
學生須符合下列各項規定，並經大學學術及教學委員會通過可獲頒發理學碩士（資訊科技）學位﹕
1.在所屬課程之修業期內完成及通過學習計劃的要求，各 科目成績（不含學位論文成績）累計平均積點不低於 2.50 * ；
2.遵守大學的修讀守則；
3.繳清指定費用及歸還所借的大學財物。
如學生及格完成上述課程設置表（一）至表（二）的科目，累計平均積點不低於 2.50，但未能在規定時間內完成學位論文或通過論文答辯，則只可取得結業證書。
備注：所有課程大綱及學習計劃，按澳門特別行政區公報所載爲準。
科目簡介
基礎必修科目
MIIZ41文獻閱讀與選題報告(3學分)
本課程爲碩士學位研究生所設，旨在擴大知識面，瞭解資訊科技領域的發展動態，爲研究生碩士論文選題作必要的準備。學生通過聽取一定數量的學術報告，閱讀一定數量的文獻，經導師檢查合格後取得學分。
MIIZ42資訊科技研究方法(3學分)
本科目將介紹資訊科技領域的研究方法及研究論文的寫作技巧，亦複習最基本的數學知識，包括離散數學、微積分、綫性代數、概率統計、數值分析內容。
MIIZ43算法分析與設計(3學分)
本課程旨在通過介紹若干算法，討論算法設計的基本要求，幷進行算法複雜性分析。內容包括：組合論－遞進關係與母函數，動態規劃，優先策略，分治策略，搜索技術，幷行算法，排序與查找，以及 NP理論等。
專業範疇科目
計算機與資訊系統專業
MIIZ11軟件工程(3學分)
本課程介紹有關計算機軟件開發，管理的方法、技術，以及軟件工程的部分高級課題。主要內容有：軟件開發過程與方法，軟件系統管理方法，系統需求分析方法，軟件設計，軟件測試與維護，軟件質量評價，軟件工具、環境及 CASE 技術，軟件複用，軟件再工程等。
MIIZ12電信網絡(3學分)
本課程旨在介紹寬帶資訊網絡的基本概念和協議；討論電話網、因特網、有綫電視網和無綫網融合成可擴展光網絡的結構和協議；以及最新網絡研究課題。
MIIZ13計算機體系結構(3學分)
本課程旨在使學生瞭解計算機系統不斷提升性能的各種最新技術，系統設計的 EDA 工具以及調試系統的方法。內容包括：系統性能評價方法，流水綫技術，指令級幷行，超綫程，存儲器芯片及存儲體體系結構，輸入輸出系統以及多處理機。
MIIZ14數據庫系統(3學分)
本科目介紹有關數據庫設計、實現和管理的基本理論。希望學生們通過這門課程的學習能够：正確理解有關數據庫設計的概念，幷且可以按照數據庫設計的步驟來完成設計；利用現有的關系數據庫管理系統來實現相應的數據庫設計方案；對于已經建立好的數據庫進行管理和維護，實現資源共享，同時維護數據的一致性。幷介紹空間數據庫的概念與原理。
MIIZ15密碼學與資訊安全(3學分)
在網絡時代，如何保證數據存儲和傳輸的安全極爲重要。密碼是有效而可行的方法。本課程旨在介紹近代密碼學及其應用。內容包括：密碼分析介紹，對稱密碼 ( 傳統密碼 )，公鑰密碼 ( 非對稱密碼 )，序列密碼，認證技術，身份鑒別與數字簽名等。
MIIE02數字圖像處理(3學分)
本課程旨在介紹數字圖像處理及模式識別的基本原理、方法及其應用。內容包括數字圖像的預處理、特徵提取、分析；統計模式識別，結構模式識別及其在不同領域中的應用。學生應根據所學內容，選讀相關論文幷給出相應報告。
MIIE11分布式系統(3學分)
本課程介紹分布式系統的設計原理，主要論述分布式系統中的基本概念和原理，重點介紹分布式系統定義、目標、硬件概念，因特網、 Web和中間件，客戶－服務器模型，分布式通信、進程、同步、安全性，以及容錯、分布式對象系統、分布式文件系統等。
MIIE12網絡編程(3學分)
本課程的目的是通過系統地學習，使學生瞭解幷初步掌握網絡編程的基本概念與方法，爲以後開發基于網絡的應用打下基礎。內容包括網絡 OSI 模型、套接字、幾種常用的通訊協議、非阻塞式輸入及輸出、點對點技術、壓縮技術等。
MIIZ22無綫與移動網絡(3學分)
本科目介紹當前無綫移動網絡前沿的核心技術。主要包括無綫傳輸技術、無綫個域 / 局域 / 城域 / 廣域網絡、移動網絡技術 (Mobile IP) 、自組織網絡 (a hoc) 、傳感器 (Sensor) 網絡、無綫網格 (Mesh) 網絡等。教學中課堂講授與網絡模擬實驗幷重。課堂講授部分主要介紹各種網絡協議的基本概念、原理、以及其性能分析。網絡模擬實驗部分側重于使用 NS2 軟件對網絡協議進行仿真實驗。本課程將使學生能够理解幷掌握無綫移動網絡的前沿知識、鍛煉網絡協議的開發能力。
MIIE13數據倉庫與數據挖掘(3學分)
本課程旨在介紹數據倉庫和數據挖掘的基本原理和技術，內容包括數據倉庫 (Data Warehouse) 和連綫分析 (OLAP) 技術，數據預處理技術 ( 數據的清理、集成、轉換和歸約 )，數據挖掘技術 ( 分類、預測、關聯和聚類 )，以及數據挖掘的應用和發展趨勢。
MIIE14計算機圖形學與可視化技術(3學分)
本課程爲大學本科 &lquo; 計算機圖形學基礎 &rquo; 的後續課程。其主要內容是三維形體的表示與造型、三維形體觀察流水綫、綫 / 面消隱技術、光照模型原理、光綫跟踪算法、輻射度方法、紋理映像技術、真實感圖形的實時繪製技術、虛擬現實技術導論等。
MIIE15資訊系統的安全管理(3學分)
本科目將介紹保護現代資訊系統避免受內部及外部攻擊的方法。討論網絡安全管理方法,防火墻,前哨防綫技術,虛擬私人網絡,加密標準,加密技術,公共鑰加密,高等加密標準等。亦討論可能受到的不同攻擊性况及企業的安全政策及監督。
MIIE16資訊服務管理(3學分)
本科目將介紹以服務作爲一門科學的觀念來討論不同服務質量的衡量方法。然後介紹如何管理服務的性能,以達到某一特定標準的性能檢測。
通訊工程專業
MIIZ21移動通訊(3學分)
介紹移動通信的系統組成、信道特性、調製與編碼、接入技術、網絡技術、抗衰落與抗干擾技術以及無綫通信的新技術和新應用，爲從事這一領域研究的學生提供扎實的理論基礎。
MIIZ22無綫與移動網絡(3學分)
本科目介紹當前無綫移動網絡前沿的核心技術。主要包括無綫傳輸技術、無綫個域 / 局域 / 城域 / 廣域網絡、移動網絡技術 (Mobile IP) 、自組織網絡 (a hoc) 、傳感器 (Sensor) 網絡、無綫網格 (Mesh) 網絡等。教學中課堂講授與網絡模擬實驗幷重。課堂講授部分主要介紹各種網絡協議的基本概念、原理、以及其性能分析。網絡模擬實驗部分側重于使用 NS2 軟件對網絡協議進行仿真實驗。本課程將使學生能够理解幷掌握無綫移動網絡的前沿知識、鍛煉網絡協議的開發能力。
MIIZ23數字信號處理(3學分)
本課程在概述信號與系統的時域、頻域、複頻域、 Z 域分析法和相互關係的基礎上，介紹傅裏葉變換的應用技術及近代數信號處理技術。
MIIZ24數字通訊系統(3學分)
介紹現代數字通信系統的組成、分類、通信方式、主要性能指針和發展概况；包括數字基帶傳輸系統 ( 數字基帶信號的碼型、波形傳輸的無失真條件、基帶部分響應傳輸系統、數字基帶信號傳輸的差錯率、擾碼和解擾、眼圖、均衡 ) ；數字頻帶傳輸系統 ( 二進制數字調制及其誤比特率，數字信號的最佳接收，多進制數字調製 ) ；複用和數字複接技術 (FDM 、 TDM 、 PCM 基群幀結構、准同步時分複用與同步時分複用、速調整數字複接原理 )。
MIIZ12電信網絡(3學分)
本課程旨在介紹寬帶資訊網絡的基本概念和協議；討論電話網、因特網、有綫電視網和無綫網融合成可擴展光網絡的結構和協議；以及最新網絡研究課題。
MIIE01資訊科技高級專題(3學分)
本科目的是通過一系列的專題介紹，使學生初步瞭解幷掌握資訊科技的一些新技術，開闊思維，爲以後的研究打下基礎。
MIIE02數字圖像處理(3學分)
本課程旨在介紹數字圖像處理及模式識別的基本原理、方法及其應用。內容包括數字圖像的預處理、特徵提取、分析；統計模式識別，結構模式識別及其在不同領域中的應用。學生應根據所學內容，選讀相關論文幷給出相應報告。
MIIE11分布式系統(3學分)
本課程介紹分布式系統的設計原理，主要論述分布式系統中的基本概念和原理，重點介紹分布式系統定義、目標、硬件概念，因特網、 Web和中間件，客戶－服務器模型，分布式通信、進程、同步、安全性，以及容錯、分布式對象系統、分布式文件系統等。
MIIE12網絡編程(3學分)
本課程的目的是通過系統地學習，使學生瞭解幷初步掌握網絡編程的基本概念與方法，爲以後開發基于網絡的應用打下基礎。內容包括網絡 OSI 模型、套接字、幾種常用的通訊協議、非阻塞式輸入及輸出、點對點技術、壓縮技術等。
MIIZ15密碼學與資訊安全(3學分)
在網絡時代，如何保證數據存儲和傳輸的安全極爲重要。密碼是有效而可行的方法。本課程旨在介紹近代密碼學及其應用。內容包括：密碼分析介紹，對稱密碼 ( 傳統密碼 )，公鑰密碼 ( 非對稱密碼 )，序列密碼，認證技術，身份鑒別與數字簽名等。
MIIE21多媒體信號與系統(3學分)
本科目將介紹多媒體信號的表達與處理技術,包括各種表達多媒體信號的方法,如 :時域,頻域,時 - 頻域及特徵域。這些表達都可用于多媒體信號的區分。亦會討論多媒體信號的濾波設計以及一些自適應的處理技術,如隱藏 Markov 模型,隨機場模型,狀態空間模型等。
MIIE22信息論(3學分)
介紹錯誤概率和譯碼規則，錯誤概率與譯碼規則、編碼方法的關係。掌握兩種典型的譯碼規則，漢明距離和最小碼距的定義，有噪信道編碼定理，幾種簡單檢錯碼和糾錯碼的編碼方法。
MIIE23電信系統管理(3學分)
本科目將介紹電信系統管理的各個方面,主要包括作爲電信系統的性能管理,系統中的協議性能管理,系統與標準七層模型中不同層的相互作用的性能管理,調整不同層的參數優化性能方法等.亦會討論電信系統操作中的各個 CCITT 規則。
MIIE24隨機過程(3學分)
隨機過程主要研究隨時間變化的隨機現象。本科目從工程應用的角度講授隨機過程的基本理論及其應用。內容主要包括隨機過程的基本概念、泊松過程、更新過程、馬爾可夫鏈、排隊論等。本課程培養學生使用隨機過程理論對隨機現象進行建模分析的能力。
太空資訊技術專業
MIIZ23數字信號處理(3學分)
本課程在概述信號與系統的時域、頻域、複頻域、 Z 域分析法和相互關係的基礎上，介紹傅裏葉變換的應用技術及近代數信號處理技術。
MIIZ24數字通訊系統(3學分)
介紹現代數字通信系統的組成、分類、通信方式、主要性能指針和發展概况；包括數字基帶傳輸系統 ( 數字基帶信號的碼型、波形傳輸的無失真條件、基帶部分響應傳輸系統、數字基帶信號傳輸的差錯率、擾碼和解擾、眼圖、均衡 ) ；數字頻帶傳輸系統 ( 二進制數字調制及其誤比特率，數字信號的最佳接收，多進制數字調製 ) ；複用和數字複接技術 (FDM 、 TDM 、 PCM 基群幀結構、准同步時分複用與同步時分複用、速調整數字複接原理 )。
MIIZ14數據庫系統(3學分)
本科目介紹有關數據庫設計、實現和管理的基本理論。希望學生們通過這門課程的學習能够：正確理解有關數據庫設計的概念，幷且可以按照數據庫設計的步驟來完成設計；利用現有的關系數據庫管理系統來實現相應的數據庫設計方案；對于已經建立好的數據庫進行管理和維護，實現資源共享，同時維護數據的一致性。幷介紹空間數據庫的概念與原理。
MIIZ31行星科學(3學分)
本科目將介紹太陽系的來源和基本結構、行星內部構造、表面地質學、碰撞隕坑産生機制、行星大氣化學和動力學、行星環的構造、小行星、彗星和矮行星的分類和軌道分布等項目。
MIIZ32遙感技術導論(3學分)
遙感基本原理，遙感物理基礎，遙感數字圖像處理，地球遙感，月球遙感，火星遙感，其他行星遙感，ENVI 、 ARCGIS 軟件應用，IDL 語言。
MIIE01資訊科技高級專題(3學分)
本科目的是通過一系列的專題介紹，使學生初步瞭解幷掌握資訊科技的一些新技術，開闊思維，爲以後的研究打下基礎。
MIIE02數字圖像處理(3學分)
本課程旨在介紹數字圖像處理及模式識別的基本原理、方法及其應用。內容包括數字圖像的預處理、特徵提取、分析；統計模式識別，結構模式識別及其在不同領域中的應用。學生應根據所學內容，選讀相關論文幷給出相應報告。
MIIE13數據倉庫與數據挖掘(3學分)
本課程旨在介紹數據倉庫和數據挖掘的基本原理和技術，內容包括數據倉庫 (Data Warehouse) 和連綫分析 (OLAP) 技術，數據預處理技術 ( 數據的清理、集成、轉換和歸約 )，數據挖掘技術 ( 分類、預測、關聯和聚類 )，以及數據挖掘的應用和發展趨勢。
MIIE14計算機圖形學與可視化技術(3學分)
本課程爲大學本科 &lquo; 計算機圖形學基礎 &rquo; 的後續課程。其主要內容是三維形體的表示與造型、三維形體觀察流水綫、綫 / 面消隱技術、光照模型原理、光綫跟踪算法、輻射度方法、紋理映像技術、真實感圖形的實時繪製技術、虛擬現實技術導論等。
MIIE31太空等離子體物理(3學分)
本科目介紹等離子體物理及其在空間中的應用。內容包括 :單粒子運動,等離子體的流體及動力學模型,等離子體中各種波的特徵,簡單等離子體結構的平衡及穩定性,等離子體動力學理論及非綫性效應的基本概念,以及基本的磁流體力學。
MIIE32太空科學數值模擬(3學分)
本科目將以深入淺出的習題練習方式,讓學生學習太空等離子體物理中磁流體的模擬計算,以致大型的幷行計算。目的在于可以進行太陽風與行星磁層或者大氣層的三維模擬計算。
MIIE33天體力學(3學分)
本科目介紹古典力學基本原理，二體運動、三體問題、共振、潮汐作用、軌道攝動，N 體計算，軌道長期演變的數值積分。
應用數學與數據科學 &rquo;碩士學位課程教學計劃
一、簡介
1、培養目標
本課程致力於培養應用數學與數據科學高級人才，以供應工商業界、研究機構、以及學術界的人才需求，並發展在跨領域研究中所需要的應用數學與數據科學相關的理論與應用，推動大數據處理在各行業中的整合應用。
2、入學資格
具有數學、物理、計算機、工程、統計、經濟、生物和醫學以及相近學科的各類專業本科學位獲得者，都可以報讀本課程。根据课程需要，学院将遴选合适之申请者参加入学考试，以决定是否录取。并非所有申请人均有机会参加入学考试。入學考試無需筆試，通過面試環節后，即可就讀本課程
3、招生
根據目前學院的師資力量和教學資源，碩士招生人數上限暫定 60人。成绩优秀的申请人，将有机会获颁发澳门科技大学基金会全额或半额奖 / 助学金。此外，申请人入读后如成绩优秀，还有机会获取机构奖学金。
4、專業範疇
在導師的指導下主要從（但不限於）以下三個研究方向進行畢業論文的選題：
&miot;應用數學
&miot;數據挖掘
&miot;機器學習
5、學術範圍
應用數學與數據科學碩士學位課程，旨在研究數學在數據科學中的應用、大數據處理分析、人工智能相關等。
二、科目設置
表一： 課程大綱
表二：應用數學與數據科學核心科目
表三：與研究方向有關的選修科目
三、學習計劃
1.每位學生必須在修讀期內完成表二中列明的 7門必修科目，必修課程共計21個學分(第1、2學期完成)，需通過科目考核並成績及格。
2.在修讀期內，每位學生需根據研究方向及專業基礎，在表三中列明的 9門選修科目中選修3門（第2、3學期完成），共計9 個學分，需通過科目考核並成績及格。
3.學生在修讀碩士學位期間必須參加至少六次學術活動（第 1-4學期完成），獲得1個學分。
4.學生需完成文獻綜述與碩士論文選題報告（第 2、3學期），獲得2個學分。選題報告經答辯通過後，學生即可開始撰寫碩士學位論文（第3、4學期），完成6個學分。
5.修完學習計劃要求學分並通過碩士學位論文答辯者可按照澳門科技大學碩士學位申請程式提出申請，並獲頒碩士學位。
四、授課語言
課程以中文及英文講授。
五、授課形式
面授及導師指導閱讀。
六、學習時間
正常修業期為 2年，全日制學生最長修業期為3年，在職學生最長修業期為4年。
科目簡介
必修科目：
數據科學中的數學方法（ 3學分）
本課程將主要介紹數據科學中常用的數學方法，如傅里葉基礎知識及傅里葉分析，包括 DFT 與 FFT，以及多項式插值、契比雪夫級數，微分方程與數值解法，數據建模以及實用優化算法如梯度下降、蒙特卡洛馬爾可夫鏈與非線性優化算法如 Levenberg-Marquart 等。
數值線性代數（ 3學分）
本課程將主要面向工程類、科學類不同專業方向的學生，介紹線性代數中重要的概念，如線性方程組求解、最小二乘問題、特徵值問題以及奇異值分解等。並進一步介紹如何使用 LAPACK 以及 MATLAB 來實現相關算法，並應用已有程序包開發新的代碼。
時間序列分析（ 3學分）
本课程旨在为时间序列数据提供实证工作，并介绍时间序列模型的理论基础。課程将集中于单变量和多变量时间序列分析，在理论和应用之间取得平衡。
應用統計分析（ 3學分）
本課程將主要介紹數據科學中常用的概率統計模型和方法，如概率論的基礎理論，隨機事件的概率問題，數字特徵，統計量，離散型和連續型隨機變量的分佈模型，數據收集和分類，大數定理和中心極限定理，點估計和區間估計，常用假設檢驗法等。
數據挖掘（ 3學分）
本課程將主要介紹數據挖掘的基本概念與技術，如數據清洗和集成、數據存儲、管理和選擇、挖掘頻繁模式、關聯和相關性、分類和聚類、異常數據檢測、數據表示和可視化等。
機器學習（ 3學分）
本課程提供了一個廣泛的介紹機器學習、數據挖掘、統計模式識別的課程。主題包括：（一）監督學習（參數 / 非參數算法，支持向量機，核函數，神經網絡）。（二）無監督學習（聚類，降維，推薦系統，深入學習推薦）。（三）在機器學習的最佳實踐（偏差 / 方差理論；在機器學習和人工智能創新過程）。
數據科學開源工具（ 3學分）
本課程將主要講授 Python 語言的基本語法以及控制結構，進而介紹數據分析中常用的模塊如： Numpy,Panas,Mathplotlib,Scipy,Sqlite 等的使用。最後介紹應用 Python 及其模塊來進行常見的數據分析操作，如抓取網絡數據、正則表達式、存儲數據及訪問，數據蒙特卡洛模擬，聚類分析，PCA 主成分分析，以及時間序列分析與預測。
選修科目：
數據科學高級專題（ 3學分）
本課程將主要介紹數據科學中比較新的理論以及應用，例如 Google 最新的 TensorFlow 機器學習處理流程，Coffee 等學習架構。另外，也將邀請工業界代表來講授實踐中數據分析處理以及應用。
應用數學高級專題（ 3學分）
本課程將主要介紹應用數學中的實用專題，如 (1) 初等數論與密碼學原理 : 講授整數的整除理論、同餘理論、連分數理論等，以及應用數論進行常見加密的算法 如 DES，AES，RSA，Elgamal 等。（ 2 ）數學物理反問題的计算方法：介紹 Tikhonov 正则化方法、共轭梯度优化算法、变分法正则化等以及使用例子如图像去模糊、形状反演等。
數據科學程序設計（ 3學分）
本課程將主要介紹數據科學領域常用的程序設計序言，如 Python，R 語言等，加強學生對不同編程語言的學習使用能力。此外，也將介紹如 GitHub，Haoop，Spark 等在數據分析處理中的應用。
數字圖像處理 (3 學分 )
本課程旨在介紹數字圖像處理及模式識別的基本原理、方法及其應用。內容包括數字圖像的預處理、特徵提取、分析；統計模式識別，結構模式識別及其在不同領域中的應用。學生應根據所學內容，選讀相關論文並給出相應報告。
計算機圖形學與可視化技術 (3 學分 )
本課程為大學本科 &lquo; 計算機圖形學基礎 &rquo; 的後續課程。其主要內容是三維形體的表示與造型、三維形體觀察流水線、線 / 面消隱技術、光照模型原理、光線跟蹤算法、輻射度方法、紋理映射技術、真實感圖形的實時繪製技術、虛擬現實技術導論等。
數據倉庫與數據挖掘 (3 學分 )
本課程旨在介紹數據倉庫和數據挖掘的基本原理和技術，內容包括數據倉庫 (Data Warehouse) 和聯機分析 (OLAP) 技術，數據預處理技術 ( 數據的清理、集成、轉換和歸約 )，數據挖掘技術 ( 分類、預測、關聯和聚類 )，以及數據挖掘的應用和發展趨勢。
隨機過程 (3 學分 )
隨機過程主要研究隨時間變化的隨機現象。本科目從工程應用的角度講授隨機過程的基本理論及其應用。內容主要包括隨機過程的基本概念、泊松過程、更新過程、馬爾可夫鏈、排隊論等。本課程培養學生使用隨機過程理論對隨機現象進行建模分析的能力。
多媒體信號與系統 (3 學分 )
本科目將介紹多媒體信號的表達與處理技術,包括各種表達多媒體信號的方法,如 : 時域,頻域,時 - 頻域及特徵域。這些表達都可用於多媒體信號的區分。亦會討論多媒體信號的濾波設計以及一些自適應的處理技術,如隱藏 Markov 模型,隨機場模型,狀態空間模型等。
數據庫系統 (3 學分 )
本科目介紹有關數據庫設計、實現和管理的基本理論。希望學生們通過這門課程的學習能夠：正確理解有關數據庫設計的概念，並且可以按照數據庫設計的步驟來完成設計；利用現有的關係數據庫管理系統來實現相應的數據庫設計方案；對於已經建立好的數據庫進行管理和維護，實現資源共享，同時維護數據的一致性。并介紹空間數據庫的概念與原理。
【微语】留学是一个人的修行，在这里你看到了不同文化背景下的人生百态。
