Introduction to Artificial Intelligence and Data Analytics

课程简介

1. 数据分析基础 • 大数据的定义，大数据的4V特性 • 数据类型，数据分析能力，数据分析过程与可视化 2. 机器学习与人工智能应用 • 人工智能、机器学习和深度学习概览； • 监督学习与无监督学习；性能度量，例如准确率、假阳性、假阴性、召回率、精确率； • AIDA应用：聊天机器人、推荐系统、客户关系和点击流分析、社交媒体和情感分析、推荐系统、文本翻译和摘要、机器人、智能交通系统、自动驾驶、面部识别、医学图像分析与诊断、生物特征识别等 3. 生成式人工智能及其应用 • 生成式人工智能的定义与类型，大型语言模型（例如GPT、Gemini、Claude），提示设计与提示工程，图像生成，视频生成； • 生成式人工智能的应用，生成式人工智能技术的局限性（例如幻觉） 4. AIDA的社会影响 • 数据隐私的担忧；人工智能伦理； • AIDA应用对全球与社会的影响； • 将AIDA应用于香港与“八大中心”发展相契合，包括国际金融中心、国际创新科技中心、东西方国际文化交流中心、国际贸易中心、国际航运中心、国际航空枢纽、亚太区国际法律及争议解决服务中心以及区域知识产权交易中心。

学习目标

1. 向学生介绍人工智能和数据智能（AIDA）的概念和原理； 2. 向学生介绍AIDA在他们专业领域中的应用实例； 3. 通过增强学生使用AIDA解决实际问题的能力，为他们后续选择AIDA辅修或次要主修做准备； 4. 提高学生对日常生活中AIDA带来的伦理和社会问题的意识。

先修要求

无

教学模式

1. 习题/在线学习模块：学生使用人工智能、数据分析和生成式AI工具完成习题和实践操作；该模块由理大计算机科学系开发，包括阅读材料、习题和评估。 2. 课程讲授与研讨会：通过讲授传授AIDA概念和基本技能；课堂讨论和习题以促进主动学习。