北师港浸会大学-人工智能和数字媒体硕士

教育阶段: 硕士   |   教育模式: 在职   |   学制年限: 2年   |   价格收费: 约15万RMB
项目亮点: 在职学历/免联考/双证硕士

北师港浸大UIC


北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院(中文简称“北师港浸大”,英文简称“UIC”)由北京师范大学和香港浸会大学于广东省珠海市携手合办,是首家中国内地与香港高等教育界合作创办的大学。北师港浸大获国家教育部特批,得到广东省教育厅、珠海市政府及各界大力支持。


北师港浸大由全国人大常委会前副委员长许嘉璐教授、创校校长吴清辉教授建立,采用校董会领导下的校长负责制,现由许嘉璐教授任校董会主席,中国科学院院士汤涛教授任校长。秉承博雅教育办学理念,北师港浸大创新地推行全人教育、四维教育及国际化办学模式。


自2005年成立至今,北师港浸大已发展成为一所拥有独特教育理念的国际化大学,设有工商管理学部、文化与创意学部、人文与社会科学学部和理工科技学部四个学部,下设25个专业方向。北师港浸大拥有-支来自30多个国家和地区的优秀师资队伍,实施全英文教学,本科毕业生学成后获颁北师港浸大毕业证书和香港浸会大学学士学位,在国内外均获认可。
2016-2017学年,北师港浸大获教育部批准开展研究生教育。2017 年,北师港浸大建立研究生院,开设研究型硕士、博士专业课程及授课型硕士专业课程,毕业生获颁香港浸会大学学位证书。

学校使命
创建和推进博雅型大学建设,培养德智体全面发展的国际化人才

办学特色
优质学术、英文教学、家国情怀、国际视野

战略定位
本科教育、研究生教育协同发展的博雅型大学

师资力量
北师港浸大在全球范围内广泛引进优秀人才,不断优化升级师资队伍目前,师资来自30多个国家和地区,专任讲师及以上100%具有境外留学或工作经历,四个学部专任教师87%拥有博士学位。UIC引进 多位重量级专家和学者,跻身中国大学高端人才榜百强。在斯坦福大学近期发布的全球前2%顶尖科学家榜单里,UIC共 七位学者入选。(截至2021年6月)。




北师港浸大联合国际学院


首家中国内地与香港高等教育界合作创办的大学


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报考北师港浸大的核心优势

证书含金量高
学校设有工商管理、文化与创意、人文与社会科学和理工科技共四个学部,以及研究生院。本科毕业生获颁北师港浸大毕业证书和香港浸会大学学士学位,硕士和博士研究生获颁香港浸会大学学位。

首家中国内地与香港高等教育界合作创办的大学
北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院(中文简称“北师港浸大”英文简称"UIC" ),是首家中国内地与香港高等教育界合作创办的大学,也是国内第一所博雅型大学。

中文授课、时间短、费用低
注册全日制学籍,硕士1年制。可兼职就读,硕士非全日制2年。入学门槛较低,毕业较为容易,相当于国内一本大学。性价比较高,无需出境,可以节省许多留学经费。

一线城市落户积分
可中留服认证,可在北京、上海等一线城市积分落户。



学制及报名要求

学制:

非全日制2年


授课方式:

中文面授;


英语语言能力 (或水平)要求:

非全英授课院校毕业生需达到大学英语四级430分或同等水平;

或托福(网考) 65;

或雅思5.5;


学位授予:

香港浸会大学传播学文学硕士;


报名费:

270人民币;


学费:

150,000人民币。




申请材料

1、大学学习成绩单;

2、大学学 历及毕业证书;

3、两封已签名的推荐信;

4、英语语言测试成绩报告;

5、个人陈述;

6、身份证(双面) 或护照复印件;

7、任何其他证明文件。


*注:人工智能与数码媒体专修课程申请还需要提供一份作品集(包括已发表的论文、新闻作品、GitHub代码库、 个人网站等), 并提供其他资认证和奖励证明(如有)。




人工智能和数字媒体(AIDM)


该计划旨在为学生提供计算和数字时代所需的人工智能和媒体传播方面的前沿跨学科知识和技能。学生将精通数据驱动的研究、讲故事、品牌和推广、观众参与和编辑决策的基本方面。学生还应能够应用这些数据媒体和通信技能,为媒体组织和行业内或与行业相关的其他人提供分析、解决方案和见解。该计划以几门理论和方法论课程的学术核心为基础,提供范围广泛的选修课程,重点是数字转型背景下媒体机构和运营的知识和实践。


入学要求

(a)持有或即将领取认可大学之学士学位,或同等学历
(b)有相关工作经验的申请人,可获优先考虑
(c)有学术研究成果者,或能够证明研究潜力人士也可获得考虑


学分要求

本课程要求最少30个学分。其中12个学分来自必修课,18个学分来自选修课。


课程结构

大数据管理与分析
计算新闻学
媒体传播与生物学
媒体传播与心理学
媒体与传播基础
人工智能理论与应用
人工智能与数字媒体实践
社交媒体和在线社交网络
数据科学的基础编程
数字媒体推荐系统
数字媒体中的人工智能
数字媒体中的数据挖掘与知识发现
数字媒体中的新闻撰写和特稿写作
算法文化
新兴媒体和传播技术

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