入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
9月 | 1年 | 人民幣150,000元 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 5.5 | / |
托福 | 65 | / |
CET-4 430分以上
本課程旨在為學生提供計算和數(shù)字時代所需的人工智能和媒體傳播方面的前沿跨學科知識和技能。學生應精通數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究、講故事、品牌推廣和推廣、受眾參與和編輯決策等基本方面。學生還應該能夠應用這些數(shù)據(jù)媒體和通信技能,為媒體組織以及行業(yè)內(nèi)或與行業(yè)相關(guān)的其他人提供分析、解決方案和見解。該課程以幾門理論和方法課程的學術(shù)核心為基礎(chǔ),提供廣泛的選修課程,重點關(guān)注數(shù)字轉(zhuǎn)型背景下媒體機構(gòu)和運營的知識和實踐。選擇這些課程組合的具體目標是培養(yǎng)媒體和通信行業(yè)的高素質(zhì)、有道德的專業(yè)人員和管理人員。中文授課。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 傳播學基礎(chǔ) | Foundation in Communication Study |
2 | 數(shù)據(jù)科學基礎(chǔ)編程 | Basic Programming for Data Science |
3 | 數(shù)字媒體的人工智能 | AI for Digital Media |
4 | 人工智能與數(shù)字媒體研討會 | AI and Digital Media Workshop |
5 | 大數(shù)據(jù)管理與分析 | Big Data Management and Analytics |
6 | 人工智能理論與應用 | AI Theories and Applications |
7 | 數(shù)字媒體推薦系統(tǒng) | Recommender Systems for Digital Media |
8 | 數(shù)字媒體的數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn) | Data Mining and Knowledge Discovery for Digital Media |
9 | 數(shù)據(jù)分析和可視化工作室 | Data Analysis and Visualization Studio |
10 | 計算新聞 | Computational Journalism |
11 | 媒體與傳播的新興技術(shù) | Emerging Technology for Media and Communication |
12 | 數(shù)字媒體新聞和專題寫作 | News & Feature Writing for Digital Media |
13 | 媒體傳播與心理學 | Media Communications and Psychology |
14 | 算法的文化 | Algorithmic Culture |
15 | 媒體傳播與生物學 | Media Communications and Biology |
16 | 社交媒體和在線社交網(wǎng)絡(luò) | Social Media and Online Social Networks |
17 | 數(shù)字媒體的視覺分析和決策支持 | Visual Analytics and Decision Support for Digital Media |
18 | 數(shù)字媒體的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)和移動編程 | Dynamic Web and Mobile Programming for Digital Media |
19 | 數(shù)字媒體研究計劃 | Digital Media Research Project |
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