先看懂這個課程

適合你，如果你

想讀工程但不確定哪個主修；
想把 AI 應用到工程領域；
能接受先探索再定方向的彈性。

可能不太適合你，如果你

已確定要讀特定工程主修——可考慮部門制（如 JS5212）；
不想課業負擔加重（延伸主修須額外 AI 課）。

你會學甚麼

你會學什麼

學習主題	你會接觸的內容
工程基礎	首年廣泛工程基礎
工程主修	第二年後選定（計算機／電子／機械等）
AI 核心	機器學習、計算機視覺、NLP、AI 倫理
實作	AI 應用於工程問題的專題

四年學習地圖

階段	主要學習體驗
第一年	工程基礎＋AI 入門；探索各工程領域
第二年	選定工程主修（major selection）
第三至四年	主修核心＋AI 延伸主修課
第四年	完成 AI 延伸專題

方向、主修或組別

學院制收生；經 Major Selection Exercise 選定工程主修（可選 MAE 等學系）【官方資料】。與 JS5212 等部門制並行於雙軌收生框架。

你會怎樣學

學習方式

【根據官方課程整理】英文閲讀與寫作　●●●●○ 數學／邏輯推理　●●●●● 編程與技術工具　●●●●● 實驗／實作　　●●●●○ 團隊合作與溝通　●●●●○

最強證據：課程在選定工程主修基礎上修讀 AI 核心課（機器學習、CV、NLP、AI 倫理）。

代表性課程

計算機視覺 — Learn：影像理解。Do：建模。Produce：專題【根據官方課程整理】。
AI 倫理 — Learn：AI 社會影響。Do：案例分析。Produce：報告【官方資料】。

選修與實踐

選修自由度與實踐機會

自由度較高（學院制探索）；實踐機會高（AI 應用專題）【官方資料】。

它和相似課程的差別

與相似課程有什麼不同

與 JS5212 等部門制：本課先探索後選主修，部門制一開始即定主修。
與 JS5181 理學 AI 延伸：本課在工學院，主修為工程；JS5181 在理學院。

畢業後的路

畢業後的可能方向

【可能發展方向】工程＋AI 應用職位、科技公司、深造。

申請與資料核對

入學要求與競爭情況

HKDSE 最低要求

Eng 3 / Chi 3 / Math(Comp) 3 / CSD Attained；選修須含生物/化學/物理/ICT 之一（3 級）＋另一選修 3 級（或 M1/M2）【官方資料】。

計分方法與科目比重

2026 公式：英文×2、數學×2；理科（生物/化學/物理×2、ICT×1.5）；M1/M2×1.5；其他×1【官方資料】。計分制 8.5。第 6 科獎勵分。

面試／作品集／測試

無強制面試【官方資料】。

歷年收生參考

【歷史參考｜2025】加權分：中位數 48.70、下四分位數 46.48【官方資料｜2025 HKUST JUPAS Admissions Scores】。【歷史參考】2026 Expected Score 約 46；2025 Band A 申請 257、主輪取錄 51（JUPAS 統計）【官方資料｜JUPAS 統計】。

申請判斷

分數為工學院最高之一；物理／M1/M2 加權高。

學費、資助與學額

UGC-funded；2026/27 學費 HK$47,000（JUPAS 課程頁）【官方資料】。第一年學額 114（JUPAS 課程頁）【官方資料】。

你申請前最值得確認的事

Major Selection 的競爭與條件；
各工程主修是否都開放予 JS5282 學生；
延伸主修的額外學分負擔；
與部門制（JS5212 等）的取捨。

官方資料

審核摘要

審核狀態：通過
已複核重點事實：9
第二輪修正：0
保留提示或不確定項：1（預計分數二手）
刪除的無依據內容：0
資料適用入學年度：2026/27
課程結構適用 cohort：未確認
最後核對日期：2026-07-12