數據科學及人工智能榮譽理學士（適用於 2023 年後的高年級入學）

這是編程的第一門課程。在本課程中，學生將學習如何用Python語言編寫電腦程式來解決簡單的電腦問題。

學生將使用基本的編程和數據容器來簡化編程工作，並允許編寫更大的程式來解決問題。主題包括變數、運算子、控制結構、陣列和字串。

本課程的目的是介紹有關電腦和資訊科技的一些基本概念。

本課程將學生帶到以數據為中心的電腦系統觀點：電腦如何處理數據以產生有用的信息，如何用數據符號表示含義，以及如何將現實世界的數據捕獲為數字形式。

課程還解釋了的不同電腦部分如何協同工作，以便它可以執行電腦程式定義的任務。

本課程的目的是介紹開發互聯網應用程式的 Web 編程的基本技能。本課程著重於使用小型電腦程式進行資料處理。

課程為學生提供了一些關於資料輸入和輸出、資料操作以及電腦程式的功能和結構的想法

學生還將獲得軟體開發階段的經驗，尤其是軟體測試和調試。

該課程還概述了互聯網應用程式開發中的人機互動和安全問題。

本課程教授微積分和線性代數的基本概念。該課程旨在提供學校和大學數學之間的過渡。本課程也旨在培養學生對微分、積分、向量和矩陣運算的概念和技術的理解。

本課程旨在提供對機率和分佈的概念性理解。機率與分佈在統計學的不同領域有廣泛的應用。

Java 是 IT 專業領域中最受歡迎的語言之一。本課程的目的是為學生提供使用物件導向程式語言Java進行軟體開發的堅實基礎。

本課程將涵蓋基本的物件導向編程概念，如類別和對象，以及基於文字的Java應用程式的結構。

學生將學習如何分析問題並在軟體開發中應用物件導向的方法。

本課程旨在為學生提供更多的Java編程知識以及使用者介面設計的介紹。學生將學習如何設計電腦使用者介面，並使用Java程式語言開發基於圖形的電腦程式。

學生還將學習如何分析更困難的問題，並在開發中應用物件導向的方法。

作為 COMP 1080SEF 的延續，本課程的目的是幫助學生獲得有效編寫大型程式的技能。

學生將研究如何使用程式結構、軟體開發過程、資料結構和演算法來處理更大的編程任務。主題包括模組化編程、抽象資料類型、搜尋和排序、遞歸以及鍊錶、二元樹和哈希表等資料結構。

本課程的目的是為學生的離散數學奠定基礎，這些基礎將用於學習其他更高級的編程課程

學生將學習離散數學的概念，並使用不同的技術來分析和解決離散數學問題。主題包括集合、函數、等價和歸納。

本課程的目標是為學生提供設計和開發Android應用程式的基礎。學生將學習Android平台的架構，設計和實現基本的Android應用程序，並在行動編程中應用Android API。

建議的先決條件：學生應該已經完成大部分基礎和中階電腦編程課程。

本課程的目標是解釋所有關聯式數據庫背後的概念，並提供在不同情況下應用這些概念的實務經驗。

學生應了解數據庫及數據庫管理系統在資訊系統中的角色。學生也應培養使用數據庫語言SQL的技能。主要主題包括數據庫環境、數據庫架構、關係模型和數據庫設計。

本課程的目標是培養學習者在軟體工程活動中與團隊成員有效溝通所需的術語、符號和理解。它還旨在使學習者俱備在各種情況下應用軟體工程方法和工具的技能。

作為COMP 3500SEF的延續，本課程旨在培養學習者在軟體開發中被認可為良好實踐的專案管理技能。

本課程介紹了一些現代技術、工具以及設計、建構和部署靈活伺服器端互聯網應用程式的方法。本課程的主要重點之一是解釋和展示雲端運算技術的使用。

學生將學習如何設計、建置和部署可擴展且具有成本效益的應用程序，這些應用程式可以在商業雲端平台上快速部署。

課程主題可能包括雲端應用開發工具、基本雲端技術（如 Linux 和 Git）、NoSQL、伺服器端腳本、伺服器端 MVC、服務導向的架構、RESTful 網路服務、虛擬化、雲端運算概念、服務和定價模型，以及編寫和部署雲端應用程式。

本課程的目標是向學生介紹機器學習領域，並培養他們將機器學習演算法應用於現實世界問題的能力。它使學生能夠全面了解不同的機器學習和深度學習演算法，並專注於透過實作活動將這些演算法應用於現實世界的問題。

本課程由兩部分組成。在第一部分中，學生將學習支撐人類與基於電腦的系統互動方式的重要理論。在第二部分中，學生將學習如何使用規範的方法（a）為基於電腦的系統設計可用和直觀的介面，以及（b）根據其可用性和預期的使用者/業務需求評估和比較不同的介面設計。

本課程向學生介紹使用者體驗工程師用來設計可用介面和提高與基於電腦的系統的互動品質的關鍵概念、理論和最佳實踐。

本課程旨在提供線性代數的概念理解和電腦技術。線性代數在自然科學、工程、商業和社會科學等不同領域都有廣泛的應用。課程由七個學習單元組成：五個單元涵蓋線性代數，其餘兩個單元涉及實數分析和序列收斂。

作為COMP 3200SEF的延續,本課程旨在為學生提供更高級的關係數據庫概念和不同情況下的更多實踐經驗

學生將學習有關關係數據庫的更高級概念和理論。主要主題包括實體關係模型、規範化、事務管理和其他高階主題。

建議的先決條件：學生應該已完成大多數基礎和中階電腦課程。

本課程旨在介紹人工智慧（AI）的基本概念和算法，並促進學生髮展高級程式設計技能以解決複雜的問題，特別是使用人工智慧算法和技術

學生將能夠解釋各種人工智慧技術的能力、優勢和局限性，以及人工智慧演算法及其應用。學生還將學習如何應用人工智慧算法和程式設計方法來解決現實世界的問題，並編寫程式來實現設計的算法解決方案。

本課程介紹了可以揭示資料隱藏模式的關鍵概念、技術和工具。課程的關鍵主題包括：資料倉儲、資料探勘過程、分類、迴歸、聚類和關聯挖掘。

學生將學習如何將這些知識應用於解決典型的資料探勘問題，透過真實資料探勘技術應用的案例研究。

課程主題可能包括資料探勘和資料倉儲的概念、資料探勘過程與軟體、分類與迴歸方法、聚類演算法、關聯規則探勘。

這是一個專題課程。學生將嘗試一個年終項目，該項目應提供一個整合在學習項目中獲得的知識和技能的機會。

本課程的目的是培養學生在開發分散式系統和平行程序方面的知識和技能。它涵蓋了主要的平行編程方法，並描述如何使用各種工具對平行程式進行建模。它還帶領學生完成案例研究，例如 Web 服務和 Hadoop。

主題可能包括分散式系統概念、Erlang 程式語言及其開放電信平台 （OTP）、熱代碼交換、Hadoop 和 MapReduce、非常規數據庫、Petri 網路、時脈同步、全域狀態偵測和選舉演算法。

本課程旨在以自上而下的方式介紹現代電腦網路的概念和基本設計原則，並著重於互聯網的架構和協定。講座從應用層開始，並逐漸深入電腦網路參考模型的數據鏈結層。

主題可能包括分組交換網路中的延遲和丟包、協定分層架構、應用層HTTP、傳輸層TCP、UDP、網路層路由、尋址、鏈結層交換、多重存取協定、MAC位址和乙太網路。

本課程介紹區塊鏈技術的概念和應用，解釋其對不同產業的潛在影響，並探討無權限和有權限區塊鏈的最新技術。學生將學習在兩個流行的區塊鏈平台（以太坊和Hyperledger Fabric）上的實際開發技能，以理解區塊鏈編程和應用開發。

本課程將涵蓋電腦鑑識和調查的基礎知識。主題包括歷史和當前的數位取證; 電腦調查的系統方法;數位取證、電子郵件和圖像文件分析;以及撰寫數位取證報告的指南。在課程的實驗室課程中將使用各種法醫工具。

諮商先修條件：學生應完成大多數基礎、中階和高階電腦課程，並應具備紮實的網路知識或已完成 ELEC 3050SEF。