东北大学温哥华分校-计算机专业申请解析-新东方前途出国

The program combines both computing and important application domains—enabling you to increase your broad-based knowledge in the field while focusing on one of three featured specializations: software engineering, artificial intelligence or human-computer interaction.

录取要求：

1. 申请人需要四年制本科学士学位，

2. 专业要求：本科专业为计算机，同时有编程 / 编码类或同等的编程经验；有用高级编程语言编写代码的经验，数据结构类课程或同等的数据管理经验；本科阶段修读过微积分和离散数学；其他需要考虑的课程：软件工程、编程介绍、编译器、数据库管理、面向对象编程或算法。

3. 在本科学位中至少达到 3.0+

4. 语言要求：TOEFL 100、IELTS 7.5、Duolingo 125;

材料要求：

1. 成绩单扫描件

2. GRE (2023年春季是optional的，23年秋季未更新。若有，可提供）

3. 三封推荐信 （建议两封学术，一封职业）

4. 意向陈述  STATEMENT OF PURPOSE

  具体要求以申请时的文书要求为准

5. 托福成绩单扫描件

课程设置：

总学分：32

第一学期两门核心课程，至少来自两个领域的 3 门课程和 3 门选修

核心课程：

CS 5010 PROGRAMMING DESIGN PARADIGM 编程设计范式

CS 5800 ALGORITHMS 算法

Breadth Areas 学习范围

1）SYSTEMS AND SOFTWARE 系统和软件

CS 5400: Principles of Programming Languages 编程语言原理

CS 5500: Foundations of Software Engineering 软件工程基础

CS 5520: Mobile Application Development 移动应用程序开发

CS 5600: Computer Systems 计算机系

CS 5610: Web Development 网络开发

CS 5700: Fundamentals of Computer Networking 计算机网络基础

CS 6410: Compilers 编译器

CS 6510: Advanced Software Development 高级软件开发

CS 6650: Building Scalable Distributed Systems 构建可扩展的分布式系统

CS 6710: Wireless Network 无线网络

2）THEORY AND SECURITY 理论与安全

CS 6760: Privacy, Security, and Usability 隐私、安全和可用性

CS 7805: Theory of Computation 计算理论

CS 7810: Foundations of Cryptography 密码学基础

CY 5770: Software Vulnerabilities and Security 软件漏洞和安全

CY 6740: Network Security 网络安全

CY 6750: Cryptography and Communications Security 密码学和通信安全

3）ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DATA SCIENCE 人工智能和数据科学

CS 5100: Foundations of Artificial Intelligence 人工智能基础

CS 5150: Game Artificial Intelligence 游戏人工只能

CS 5200: Database Management Systems 数据库管理系统

2 仅供员工内部使用 更新时间：2022 年 3 月 24 日

CS 6120: Natural Language Processing 自然语言处理

CS 6140: Machine Learning 机器学习

CS 6200: Information Retrieval 信息检索

CS 6220: Data Mining Techniques 数据挖掘技术

CS 6240: Large-Scale Parallel Data Processing 大规模并行数据处理

CS 7140: Advanced Machine Learning 高级机器学习

选修课为阅读材料和项目课程，每门 4 学分：

Cloud Computing for Brain Science 脑科学云计算

Machine Learning in Mass Spectroscopy Imaging 质谱成像中的机器学习

Empirical Investigation of Software Design Alternatives 软件设计备选方案的实证研究

Pyret Compiler Re-implementation in Typescript 在 Typescript 中重新实现 Pyret 编译器

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