香港大学AI人工智能硕士项目的核心课程将使学生能够深入研究人工智能的基本概念、方法以及基础数学和统计工具，从而在理论和实践方面打下坚实的基础。同时，学生可以从涵盖广泛当代主题的选修课程列表中选择18个学分的课程，以获得人工智能领域各种应用技术的扎实培训。以下是对香港大学AI硕士必修课程主要内容的简要介绍，希望对你有所帮助。
1、ARIN7001 人工智能基础(6学分)
本课程将介绍数学、统计学和计算机科学的基础知识、方法和工具，以研究和应用人工智能。
2、ARIN7011 人工智能中的优化(6学分)
本课程将向学生介绍在人工智能和机器学习中发挥重要作用的优化理论和算法。主题包括：1)人工智能中的基本优化模型(线性规划模型、整数规划模型、网络模型、内核学习和深度学习模型等)；2)人工智能中的优化理论(最优性条件、约束限定、深度神经网络的全球景观分析、近似算法、对偶性、复杂性分析等)；3)人工智能中的优化算法，包括(a)经典算法(单纯形法、内点法、切割平面法、梯度类型法、投影法 、拉格朗日方法、牛顿型方法、涅斯捷罗夫加速法)，(b)随机算法(随机梯度下降(SGD)、随机坐标下降法、随机方差减小梯度、自适应梯度法、自适应矩估计(ADAM)等)，(c)大规模优化问题算法(算子分解算法(BCD型算法、ADMM、原-对偶型算法等)、集中/分散算法等)，(d) 非凸优化和深度神经网络训练算法。
3、ARIN7013 人工智能中的数值方法(6学分)
本课程将向学生介绍人工智能和机器学习中常用的数值方法。主题包括：1)数值分析中的概念和概念(卷积矩阵(与CNN相关)、核方法、稀疏矩阵的直接方法)。2)求解线性系统的数值方法(雅可比法、高斯-西德尔法、奇异值分解(SVD)、低秩矩阵逼近及其在人工智能和机器学习中的应用)。3) 主成分分析、张量分解及其在计算机视觉、图像处理、人工智能和机器学习中的应用。4) 计算特征值和特征向量(瑞利商数，在人工智能和机器学习中的应用)。5) 常微分方程的数值方法(稳定性、收敛性分析、SGD和欧拉方法的关系、使用DNN计算常微分方程)。
4、ARIN7101 人工智能中的统计学(6学分)
本课程重点关注统计学习和人工智能之间的相互作用，回顾经典统计学习的主要概念，研究用于进行统计学习的计算机密集型方法，并探讨利用现代人工智能技术进行统计学习的重要问题。内容包括：经典频率和贝叶斯推理、重采样方法、大规模假设检验、正则化、马尔可夫链和马尔可夫决策过程。
5、ARIN7102 应用数据挖掘和文本分析(6学分)
本课程将采用实践方法，让学生熟悉新一代数据挖掘工具和技术，并展示如何使用其做出明智的决策。主题包括：数据准备、特征选择、关联规则、决策树、bagging、随机森林和梯度提升、聚类分析、神经网络、文本挖掘。
6、COMP7404 计算智能和机器学习(6学分)
本课程将教授一系列广泛的原则和工具，为使用人工智能(AI)和机器学习(ML)解决问题提供数学、算法和哲学框架。课程主题可能包括以下内容：启发式搜索、约束满足、博弈、基于知识的代理、监督学习(例如回归和支持向量机)、无监督学习(例如聚类)、降维、学习理论、强化学习、迁移学习和自适应控制，以及人工智能和机器学习面临的伦理挑战。
7、DASC7606 深度学习(6学分)
本课程将涵盖深度学习及其应用所涉及的伦理问题，并重点介绍深度神经网络如何应用于解决自然语言处理和图像处理等领域的各种问题。其他应用，如金融预测、游戏和机器人技术，也可能涵盖在内。课程涵盖的主题包括：线性回归和逻辑回归、人工神经网络及其训练方法、循环神经网络、卷积神经网络、生成模型、深度强化学习和无监督特征学习。
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