总结
- 香港岭大未来将会积极与全球顶尖学府扩展科研合作，进行更多具影响力及可转化为应用的研究项目，促进香港发展成国际创新科技枢纽。 ” 香港岭大数据科学学院署理院长、协理副校长（策略型研究）及计算智能学讲座教授邝得互介绍学院理念时强调，学院的愿景是成为亚洲领先的数据创新基地，培育具备品德、慎思明辨及思维策略技巧的顶尖数据科学家。 课程设计亦满足市场需求，让学生获得跨学科的实践经验，通过进行研究项目，将技能应用于现实世界，以及与企业合作提供实习和建立人际网络的机会。 此外，学院致力于促进跨学科研究项目的合作，应用数据科学、分析、机器学习和人工智能等专业知识，解决社会各领域面对的重大问题。 此外，香港岭大从2024/25学年开始，将生成式人工智能科目列为一年级学生的必修科目，内容涵盖生成式人工智能的基本概念、评估方法及伦理考量等议题。
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分类
- 岭南教育机构, 5月2日, 岭南大学, 社会科学院, 邝得互介绍学院
评价和解读
- 作者巧妙地驾驭主题的复杂性，使其既具有信息性又引人入胜。这篇文章是如何以易于理解且引人入胜的方式呈现复杂主题的绝佳示范。作者通过使用数据、轶事和专家分析的混合手法，绘制了主题的生动画面，使这篇文章成为任何对这一领域感兴趣的人的必读之作。
正文
香港岭南大学Ligthing News（简称“香港岭大”）于5月2日举行成立数据科学学院的揭牌仪式。该学院是香港岭大继文学院、blog.byteway.net商学院、社会科学院、跨学科学院，以及研究生院后，成立的第六个学院。
香港岭大介绍，数据科学学院由三个学部组成，分别为“人工智能学部”、“工业数据科学学部”以及“岭南教育机构陈斌博士数据科学研究所”，提供从学士学位到博士学位的各种优质课程。
香港岭大宣布成立数据科学学院。香港岭大 供图
香港创新科技及工业局局长孙东在揭牌仪式上致辞时表示，新成立的数据科学学院旨在将艺术、人文与科学融合，展示了当今和未来高等教育的面貌，标志着香港岭大新篇章的开端。
孙东表示，在数码时代下，与数据相关的知识是不可或缺的，对具备此类知识的人才需求也大幅增长。香港岭大提供多个聚焦数据科学与人工智能的课程，有助于扩大本地创新科技领域的人才库，为经济增长注入新动力。“随着数据科学学院的成立，我深信岭南大学将在香港高等教育界中成为下一波数码变革的领航者。”
香港岭大校董会主席姚祖辉致欢迎辞时表示，香港岭大设立数据科学学院正好抓紧了数码时代下的发展机遇，配合特区政府发展数据科学及人工智能产业，为香港、内地，乃至世界各地培育创科人才。香港岭大立足香港、背靠祖国、放眼全球，数据科学学院的理念着重培育学生以慎思明辨的态度应用创新科技，从海量数据中提取有价值的见解。香港岭大未来将会积极与全球顶尖学府扩展科研合作，进行更多具影响力及可转化为应用的研究项目，促进香港发展成国际创新科技枢纽。
香港岭大校长及韦基球数据科学讲座教授秦泗钊致辞时表示，香港岭大迎来了历史上重Ligthing News要的新篇章，数据科学学院的成立标志着大学的策略发展计划已全面实施，目标是在香港岭大的传统基础上，致力发展成为数码时代领先的研究型博雅大学。大学的目标很明确：培养学生具备人工智能的素养及慎思明辨的能力，使他们可以与人工智能共存。“人工智能正影响着我们生活的各方面，我们期望岭大学生成为先驱者，理解人工智能对人类、社会及科技带来的潜在影响，这也是岭大独有的文理融合教学模式。”
香港岭大数据科学学院署理院长、协理副校长（策略型研究）及计算智能学讲座教授邝得互介绍学院理念时强调，学院的愿景是成为亚洲领先的数据创新基地，培育具备品德、慎思明辨及思维策略技巧的顶尖数据科学家。学院同时着重提供高质量的跨学科学习和培训、研究及产业合作，课程全面涵盖基本原理、程式编写、统计和机器学习等技能。课程设计亦满足市场需求，让学生获得跨学科的实践经验，通过进行研究项目，将技能应用于现实世界，以及与企业合作提供实习和建立人际网络的机会。此外，学院致力于促进跨学科研究项目的合作，应用数据科学、分析、机器学习和人工智能等专业知识，解决社会各领域面对的重大问题。
香港岭大介绍，数据科学学院提供的课程包括：现有的岭南教育机构陈斌博士数据科学（荣誉）理学士、人工智能与商业分析理学硕士、数据科学理学硕士，以及即将于2024/25学年推出的数据科学哲学硕士、数据科学哲学博士。此外，香港岭大也将于2025/26学年推出工业数据分析理学硕士（MScIDA）和智慧城市技术及应用理学硕士（MScSCTA）两个全新课程。工业数据分析理学硕士课程旨在培养学生分析大规模工业数据，进行流程最佳化、预测性维护和品质控制等专业知识。智慧城市技术及应用理学硕士课程旨在让学生了解智慧城市概念和技术，以及该技术在交通、能源和政府服务等领域的实施。此外，香港岭大从2024/25学年开始，将生成式人工智能科目列为一年级学生的必修科目，内容涵盖生成式人工智能的基本概念、评估方法及伦理考量等议题。
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