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    计算机科学专业

    2021-12-05
     
    计算机科学专业 一.计算机科学专业的定义: 

    Computer science is the study of algorithmic processes and computational machines. As a discipline, computer science spans a range of topics from theoretical studies of algorithms, computation and information to the practical issues of implementing computing systems in hardware and software. Unlike electrical and computer engineers, computer scientists deal mostly with software and software systems; this includes their theory, design, development, and application

    计算机科学是对算法过程和计算机器的研究。作为一门学科,计算机科学涵盖了从算法、计算 和信息的理论研究到在硬件和软件中实现计算系统的实际问题的一系列主题。与电气和计算机 工程师不同,计算机科学家主要研究软件和软件系统;这包括他们的理论、设计、开发和应用


    二.计算机专业的分类

    在美国计算机专业主要分为两大类,计算机科学(computer science)和计算机工程(computer engineering),计算机科学是研究计算机及其周围各种现象和规律的科学,即研究计算机系统机 构,程序系统,人工智能以及计算本身的性质和问题的学科。而计算机工程以电子计算机技术的 应用层面为主,较少应用自然学科中的统计、数学以及物理理论。绝大多数的美国学校的计算机 工程和电子工程 EE 是合并在一起的,一般称为 ECE(electronic and computer engineering)department

    有些美国院校设有有单独的计算机科学系,也有一部分将 EE CS 设在一个院系下的,比如说: MIT,UC Berkeley,Northeastern U 等。还有一部分将 CS CE 设在一起,比如说 U Washington Seattle,UC San Diego,Penn State 等。

    1、计算机科学 CS(Computational Science)

    计算机科学包括了两个方面。一方面是理论:计算复杂性理论、计算机语言理论、算法理论等都 是研究的问;另一方面是应用:计算机图像处理,人机交互,编程等,用来解决实际问题。我们都 知道,目前计算机和网络还在爆炸式地增长,这一学科正在推进着人类未来的发展,比如 Google,

    Facebook 的崛起,都说明社会的资源和财富都正在不断向这一行业集中,毕业生前途自然无可限 量。因此,申请这个专业竞争异常激烈。具体研究方向如下:

    1) Artificial intelligence 人工智能

    •   研究内容:机器人 、人机交互、生化计算等多个方面

    •   典型课程:人工智能理论,机器学习,人机交互 ,计算摄影学,神经系统建模 ,计算机 视觉 等

    •   课程评价:注重机器人自动化,问题的建模和解决,需要一定的数学和电子电路等知识的 基础,对编程能力和动手能力有较高的要求

      就业方向:NASA Toyota等大型研发型公司 各种相关方向的Lab 2) Computer Programming 计算机编程

    •   研究内容:编程语言技术、智能信息系统、自然语言处理(NPL)、机器翻译等

    •   典型课程:算法、计算机语言设计与统计、机器学习(文本挖掘)、对话 处理、信息检索

    •   课程评价:对编程语言设计和应用的课程较多,完全偏向代码的设计和实验,对计算机硬 件方面的学习要求不多。开设了很多 Lab Courses

    •   国内外对比:国内对于代码应用方面的研究已经相对比较完善和先进,但是在编程语言的 创新和设计方面能逊色很多。

    •   就业方向:各大计算机软件公司、 PhD 和研究型 Institute 3) Software Engineering 软件工程

    •   研究内容:大数据及扩展、计算机建模与仿真、软件项目的组织,合作与协调、需求工 程、软件结构质量与安全、软件开发工具、嵌入式等

    •   典型课程:软件开发、嵌入式系统工程、软件安全工程、软件项目管理、软件风险管理等

    •   课程评价:不仅仅是面向计算机程序的设计,而是加入了对整个软件生命周期的管理,侧

         重于软件技术的管理和领导能力。 
    •   国内外对比:国内倾向于将软件工程作为二级学科独立设置学院,并借鉴美国的教学经验 开设软件和管理结合的课程。美国的软件工程研究代表了世界软件的发展趋势。

    就业去向:各大顶尖软件公司的研发或管理工作,非常抢手。 4) Computer Biology 计算机生物

    •   研究内容:应用软件和计算机技术创造生物技术、医药及健康方面的革新解决方案;以数 据挖掘、信息检索、机器学习、机器翻译、计算语言学等技术带领生物技术变革。

    •   典型课程:大数据系统、生物技术软件方法、应用型机器学习、生物建模与模拟的计算方 法、生物研究自动化等。大部分课程提供跨校合作。

    •   课程评价:对于 CS 的各个研究的技术都必须有非常深刻的了解和应用。对创新思维,研 究能力等都有非常高的要求。

    •   国内外对比:国内的计算生物学教育还有很大欠缺。研究能力和实际操作能力也不能与美 国相应的项目媲美。

    •   就业去向:各大计算机公司,其中有相当一部分学生自主创业,成立生物计算机类公司。

      2、计算机工程 CE(Computer engineering)

      计算机工程专业理工科是最受欢迎的专业之一, 主要研究计算机处理器、多处理器通讯设计、网 络设计和存储器体系,着重于硬件设计以及与软件和操作系统的交互的性能。如:多处理器光学 互接网络通讯技术、实时嵌入式系统(多媒体数据流处理)、分布式数据与大规模存储系统,从而 提高计算机可靠性与工作效率。

      计算机工程以电子计算机技术的应用层面为主,而较少应用自然学科中的数学、统计以及物理理 论。绝大多数的美国学校的 EE 和计算机工程是合并在一起的,从专业学习上看,虽然研究生最后 获得学位有 EE CE 之分,但是有许多研究方向的跨学科性是非常强的,无法简单地说是属于计 算机还是属于电子的范畴。与 CS 有一些差别的是,计算机科学是偏向于理论,而计算机工程是偏 向于硬件的,所以后者对申请者的研究背景或实践经验更注重,而 CS 有的学校并不易定要求申请 者有实验室研究经历。

      3、电子和计算机工程专业 ECE(Electrical and Computer Engineering)

      联系:CS EE 都是工学基础学科。很多学校把 CS 归到 EE 的类别下。基础学科和理论知 识相通。通常 CS EE 的本科学习阶段的基础学习课程有很多交叉重叠。

    区别:(宏观上)EE在物理层面偏硬件,CS是物理层偏软件。(微观上) EE几个比较有代 表性的研究方向是电磁学、电路设计相关、控制电路相关、微机电系统、强电系统、通信 系统相关。CS 的研究方向很多。一般与代码和上层设计相关。

    三.计算机科学专业排名

     

    1 University of CaliforniaBerkeley 加州大学伯克利分校

    2 Massachusetts Institute of Technology 麻省理工学院

    3 Carnegie Mellon University 卡耐基梅隆大学

    3 University of Illinois--Urbana-Champaign 伊利诺伊大学香槟分校

    5 Georgia Institute of Technology 佐治亚理工学院

    6 University of Michigan--Ann Arbor 密歇根大学安娜堡分校

    7 University of Texas Austin 德州大学奥斯汀分校

    8 California Institute of Technology 加州理工学院

    9 Cornell University 康奈尔大学

    9 Princeton University 普林斯顿大学

    9 University of Washington 华大西雅图


    四.本科经典课程

    Computer Programming
    Computer Biology
    Graphics and Visualization
    Informatics and Scientific Computation Interactive Computing

    Software Engineering
    Systems and Implementation Bioinformatics

    Computer System Architecture
    Computer Communications Networks Data Mining
    Advances in Databases
    Machine Learning
    Internet Applications
    Computer Security
    Digital Arts
    Artificial Intelligence
    Robotics 

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