课程架构
人工智能与商业分析理学课程学位的总学分要求是30学分，包括6门必修科目和4门选修科目。这些科目的教学模式是每个科目每周三小时，学生通常每学期完成五个科目。这些科目由不同的课堂、实验室课堂、导修课或专题讨论组合而成。虽然整个人工智能与商业分析理学课程的正常修业期限为一年全日制学习，但如果获得课程总监和系主任的批准，学生可以延长至最多三年。
课程概要
| 必修科目 (18学分) | 学分 |
| 1. 人工智能基础 | 3 |
| 2. 商业数据管理 | 3 |
| 3. 数据分析与编程原理 | 3 |
| 4. 商业中的机器学习 | 3 |
| 5. 深度学习的实际应用 | 3 |
| 6. CDS504: 商业数据分析 | 3 |
| 选修科目 (12 学分) | 学分 |
| 1. 营销分析和信息智能 | 3 |
| 2. 医疗保健分析 | 3 |
| 3. 人工智能的优化 | 3 |
| 4. 位置信息智能 | 3 |
| 5. 大数据分析 | 3 |
| 6. 区块链 | 3 |
| 7. 人工智能和商业分析项目 | 3 |
| 8. CDS505: 移动技术及电子商务的应用 | 3 |
| 9. CDS511: 项目管理及软件应用 | 3 |
| 10. CDS510: 电子商务的社交媒体 | 3 |
| 11. CDS515: 业务决策及软件应用 | 3 |
预修课程
未曾修读过计算机科学或统计学科目，或对这些科目只具备有限度认识的申请者，需先完成以下两个预修课程。
两个预修课程详情如下：
- 计算概论
- 统计学
学习进程
学生必须达到2.50或以上的总平均积点才能在下个学期继续进修，未能达到平均积点要求的学生通常会在下学期试读或停学。
毕业
学生须完成指定的10门科目，共30个学分才能毕业，包括6门必修科目和4门选修科目。最低的总平均绩点分数为2.67才能达到人工智能与商业分析理学课程毕业要求。如果学生不能达到硕士课程毕业的要求，他们将被授予深造文凭。具体来说，要获取岭南大学颁发的人工智能和商业分析深造文凭，学生必须完成任何4门必修科目，总平均积点等于或大于2.33。