當人工智能（AI）與數據科學正重塑全球產業格局之際，香港大學（下稱「港大」）於去年7月正式成立計算與數據科學學院（School of Computing and Data Science, CDS），以創新教育模式回應時代需求，並整合計算機科學和統計學兩大優勢學科，於2025／26學年推出八大前沿本科課程，確保課程緊跟科技發展，與產業需求無縫銜接，致力為未來打造兼具數理深度和實戰能力的科技領袖，立足香港的同時，也能連接世界更廣闊的創新平台。
“AI技術正重塑產業生態，也重新定義人才能力的標準。純粹的編程技能正逐漸被工具取代，未來更需要的是懂得設計系統、分析問題和創新解決方案的全方位科技領袖。”—港大計算與數據科學學院院長馬毅教授
隨着AI、計算機科學與數據分析的快速發展，傳統學科之間的界限日益模糊。馬院長指出：「過去10年，AI和數據技術已徹底改變產業格局，現有教育體系雖有基礎價值，卻極需突破框架。單一領域的專和精已不足以應對產業需求，跨領域協作與系統性思維成為關鍵。」
CDS應對時代教育變革 八大本科課程涵蓋廣泛
放眼國際，頂尖學府如加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）和麻省理工學院（MIT）已設立專門的計算與數據科學院系，反映全球高等教育對科技變革的回應。港大亦緊跟這趨勢，重新設計課程體系，提升教學重點至系統性思維與創新應用的層次。「這種改革不僅強化學生在國際舞台上的競爭力，也有利大學在國際學術界的地位。」
馬院長指出，現今科技人才需兼具程式設計能力和統計學基礎，跨越學科界限。學院致力培養這樣的未來從業者—他們除了要掌握紮實的數理知識，更要靈活運用在解決實際問題，成為推動行業創新的核心力量。
學院目前共開設8個本科生課程，涵蓋統計、精算、金融科技、量子計算與AI等領域，讓學生可依興趣靈活選擇。「我們重構旗艦課程JS6999『工學學士（計算機科學）』、新推出JS6999『工學學士（人工智能與數據科學）』課程；以及將原統計及精算學系課程中的3個專修作出全面提升，開辦JS6779統計學學士課程，讓
學生可依興趣靈活選擇學位下3個專業必修，分別是決策分析學、風險管理學和統計學。」
拓展國際交流平台 強化科研佈局
學院同時致力拓展與本地及內地大型科技企業的合作，包括華為、騰訊等，為學生提供實習和產學合作專案。學院鼓勵三年級以上學生積極參與企業實習、四年級學生進行專題項目，提升實戰經驗。
馬院長表示，學院亦與加州大學、清華大學等頂尖院校合作，學生可參與暑期交流及學術實習，接觸美國、歐洲、亞洲多元創科生態。另也在上海設立研究基地，連結長三角科技產業，推動香港成為全球AI與數據科學的交流樞紐。「我們希望學生走出去的同時，也能把世界帶進來。」
此外，由2025年新學期開始，所有港大本科新生無論修讀哪個主修課程或學位，均須修讀「人工智能素養微證書（ AI Literacy）」課程，這體現了大學對數碼素養的重視。馬院長指，學院將持續優化課程和科研佈局，吸納國際頂尖師資，聚焦AI、量子計算、數據安全等領域，打造具全球競爭力的科研平台。既為現時產業培訓專才，更重要的是為未來30年儲備科技領袖。
JS6999計算與數據科學
走在AI前沿 成未來專業起點
面對全球對高端科技人才日益增長的需求，學院積極推動教育創新，全面優化計算與數據科學領域的課程架構。馬院長強調，計算與數據科學已發展為包含前沿科技與多元應用的跨學科專業。以下兩個工學學士課程由計算、統計及工程等領域的專家共同設計，從基礎到高階課程精心編排，形成一個完整且有機的學習體系。
工學學士（計算機科學）：保留計算理論與系統設計的核心之餘，內容延伸至量子計算、區塊鏈、邊緣運算等新興技術領域，並結合金融科技等應用場景，體現了「融合式計算教育」的理念。
工學學士（人工智能與數據科學）：屬新推出的課程，聚焦當前科技熱點包括自然語言處理、機器視覺、智慧系統設計與大型模型訓練，專為未來AI工程師和數據專才而設。
知識體系重構 由基礎至前沿一脈貫通
「過去掌握程式語言已能立足行業的時代已過，未來學生必須熟悉最新的計算平台、分布式架構與雲端技術，並能靈活應對AI於醫療、金融、公共政策等多元場景的實際應用。」他指出，教育的核心，應是幫助學生建立面對未知的韌性和學習能力，讓他們在科技快速變化的環境中持續成長。
為配合學生升學和職涯發展需要，學院提供了涵蓋統計學、計算機科學、數據科學、人工智能與精算學等領域的多元化碩士和博士課程，致力培育兼具科研視野與實務能力的高端專才。
入學要求： DSE 的中文、英文、數學必修部分取得3級或更佳成績，以及在公民與社會發展成績達標；並於兩個選修科目取得3級或以上成績（設有指定選修科目要求）。
職涯發展：計算機科學畢業生具備深厚的計算理論和系統設計能力，能夠應用於金融科技、區塊鏈、量子計算等新興技術領域。人工智能與數據科學畢業生專注於自然語言處理、機器視覺、智慧系統設計等熱門技術，可在金融科技到醫療健康等多個領域大展身手。
JS6779統計決策科學
重組專修成3本科課程 回應未來職場需求
面對數據驅動的未來社會，學院全面革新統計教育架構。馬院長表示，統計決策科學課程的整合，旨在培養具備廣泛實用知識的複合型人才。學院將原有的統計、風險管理和決策分析專修，整合為以下3個本科課程：
統計學學士（專業必修—統計學）：着重學生紮實的統計理論基礎和應用能力，涵蓋現代統計概念與方法，並強化數理思維、分析技巧與計算技能。
統計學學士（專業必修—風險管理學）：重點訓練學生的量化分析能力，深入教授風險管理的核心概念和實務方法，並引入當代風險分析的最新趨勢與技術。
統計學學士（專業必修—決策分析學）：課程融合統計學和人工智能技術，引導學生掌握運用數據驅動方法進行科學決策的能力，內容涵蓋統計建模、人工智慧核心技術和數據分析計算工具等。
在課程架構上，學院提供共同核心科，涵蓋統計理論、數據處理及計算工具，建立學生的共同語言和知識基礎；另設彈性選修制度，鼓勵學生按興趣和職涯方向深化專業。馬院長強調，改革後的課程不僅保留傳統的統計理論訓練，更加入決策科學、優化方法與計算技術等跨學科內容，着重培養學生的應變和創新能力。
「因應未來職場的快速變遷，我們更將主修畢業學分由原本約90學分提升至120學分以上，同時大幅提升多元學科和計算相關課程的比例，以增強學生的綜合競爭力。」
從分析到行動 培養主動決策力
他指出，學院的教學目標是讓學生具備主動判斷、系統思維和決策能力，從數據洞察出發，推動實際行動，實現「數據驅動決策」。「科技持續重塑專業分工，傳統細分主修的優勢將逐漸式微。未來的學生要比AI更靈活，懂得融合不同知識，才能在快速變化的社會中立足。」
入學要求：DSE的中文、英文取得3級或以上成績、數學必修部分取得4級或更佳成績，以及在公民與社會發展成績達標；並於兩個選修科目取得3級或以上成績。
職涯發展：風險管理學畢業生具備專業風險評估與控制能力，適合進入保險、銀行與金融機構；統計學畢業生可朝金融分析、科研統計或數據科學等方向發展；決策分析學畢業生可於投資分析、政策研究、商業策略與科技創新等領域發揮所長。
新一代AI人才必備四大關鍵特質
AI技術發展迅速，單靠專業技能已不足夠。馬院長表示，要成為AI專才，以下四大特質不可或缺：
批判思考和解難能力：要具備批判性視角、勇於質疑和創新，以推動技術進步和產業升級。
跨學科協作和應用能力：AI技術已廣泛應用於各行各業，未來從業者必須跨越專業邊界，整合不同學科的知識和方法，將技術轉化為具體解決方案。
快速學習與自我提升：技術環境不斷演進，從業員必備高度的學習敏捷性，迅速掌握新工具、新框架和新方法，持續升級自己的技術實力。
自發性和適應力：AI行業變化急速，要具備強大心理韌性和自發性，才可以在這個領域持續成長，甚至成為未來領袖。
畢業生出路
香港大學計算與數據科學學院
查詢電話：3917 2180
電郵：askcds@hku.hk
網址：cds.hku.hk
